Tensorflow: Probando en python - importar tensorflow como tf arroja el error "Excepción: el control de versiones para este proyecto requiere un tarball sdist"

Creado en 20 dic. 2016  ·  1Comentario  ·  Fuente: tensorflow/tensorflow

NOTA: Solo presente problemas de GitHub para errores y solicitudes de funciones. Todos los demás temas estarán cerrados.

¿Qué problemas relacionados con GitHub o subprocesos de StackOverflow has encontrado al buscar en la web tu problema?

Algunos de los problemas al buscar "import tensorflow as tf" dieron respuestas relacionadas con mock no instalado correctamente o protobuf. En mi caso, todos se instalaron correctamente y con éxito.

Información medioambiental

Sistema operativo:
Amazon Linux

Versión instalada de CUDA y cuDNN:
(adjunte el resultado de ls -l /path/to/cuda/lib/libcud* ):
Instalé una versión de solo CPU. Entonces no CUDA

Si se instala desde el paquete pip binario, proporcione:

  1. Un enlace al paquete pip que instaló:
  2. La salida de python -c "import tensorflow; print(tensorflow.__version__)" .

Si es posible, proporcione un ejemplo mínimo reproducible (generalmente no tenemos tiempo para leer cientos de líneas de su código)

la instalación se completó con éxito. Aquí está el resultado:

sudo -H / usr / local / bin / pip install tensorflow
Requisito ya satisfecho: tensorflow en /usr/local/lib64/python2.7/site-packages
Requisito ya satisfecho: numpy> = 1.11.0 en /usr/local/lib64/python2.7/site-packages (de tensorflow)
Requisito ya satisfecho: mock> = 2.0.0 en /usr/local/lib/python2.7/site-packages (de tensorflow)
Requisito ya satisfecho: seis> = 1.10.0 en /usr/local/lib/python2.7/site-packages (de tensorflow)
Requisito ya satisfecho: protobuf == 3.1.0 en /usr/local/lib/python2.7/site-packages (de tensorflow)
Requisito ya satisfecho: rueda en /usr/local/lib/python2.7/site-packages (de tensorflow)
Requisito ya satisfecho: funcsigs> = 1; python_version <"3.3" en /usr/local/lib/python2.7/site-packages (de mock> = 2.0.0-> tensorflow)
Requisito ya satisfecho: pbr> = 0.11 en /usr/local/lib/python2.7/site-packages (de mock> = 2.0.0-> tensorflow)

Requisito ya satisfecho: setuptools en /usr/local/lib/python2.7/site-packages/setuptools-28.3.0-py2.7.egg (de protobuf == 3.1.0-> tensorflow)

¿Qué otras soluciones intentadas ha probado?

Instaló cada una de las dependencias individualmente. Sigue siendo el mismo problema.

### Registros u otra salida que sería útil

python -c "importar tensorflow; print (tensorflow .__ versión__)"
Rastreo (llamadas recientes más última):
Expediente "", línea 1, en
Archivo "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py", línea 24, en
de la importación de tensorflow.python *
Archivo "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", línea 106, en
de la prueba de importación tensorflow.python.platform
Archivo "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/test.py", línea 81, en
import mock # pylint: disable = g-import-not-at-top, unused-import
Archivo "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/mock/__init__.py", línea 2, en
importar mock.mock como _mock
Archivo "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/mock/mock.py", línea 71, en
_v = VersionInfo ('simulacro'). semantic_version ()
Archivo "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pbr/version.py", línea 460, en semantic_version
self._semantic = self._get_version_from_pkg_resources ()
Archivo "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pbr/version.py", línea 447, en _get_version_from_pkg_resources
result_string = packaging.get_version (self.package)
Archivo "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pbr/packaging.py", línea 725, en get_version
raise Exception ("El control de versiones de este proyecto requiere un sdist"

Excepción: el control de versiones para este proyecto requiere un tarball sdist o acceso a un repositorio de git ascendente. ¿Estás seguro de que git está instalado?

Comentario más útil

Ok, esto se resolvió. Lo único que tuve que hacer fue actualizar el módulo de distribución - "pip install --upgrade distribution".

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Ok, esto se resolvió. Lo único que tuve que hacer fue actualizar el módulo de distribución - "pip install --upgrade distribution".

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