Tensorflow: FutureWarning: tf.python.framework.dtypes में अप्रचलित numpy API कॉल

@habernal हमने आपके कोड को Google colab और Jupyter नोटबुक में TF संस्करण के साथ निष्पादित किया है
2.0 बीटा 1 और numpy संस्करण 1.16.4। हमें कोई चेतावनी नहीं मिली। कृपया अपने सुन्न संस्करण को अपग्रेड करें और जांचें कि क्या चेतावनियां अभी भी बनी रहती हैं।धन्यवाद!

धन्यवाद, @ravikyram - मैंने स्थापित पुस्तकालयों को दोबारा जांच लिया है और अपराधी को ढूंढ लिया है।

TF 2.0.b1 सुन्न निर्भरता 1.16.4 के साथ आता है और यह कोई चेतावनी नहीं दिखाता है। तो यह सही है कि आप बग को पुन: उत्पन्न नहीं कर सके, न ही मैं।

हालांकि, यह पता चला कि मेरे पास परियोजना में 1.17.0rc1 स्थापित था (पता नहीं यह किस पुस्तकालय से जुड़ा था क्योंकि मैंने निश्चित रूप से इसे हाथ से स्थापित नहीं किया था)।

इन FutureWarnings के बारे में शिकायत करने के लिए Numpy 1.17.0rc1 जिम्मेदार है। शायद अभी के लिए ठीक करने के लिए जरूरी नहीं है, लेकिन एक बार एनपी 17 में अपग्रेड होने के बाद, यह फिर से दिखाई देगा, मुझे लगता है।

वास्तव में, आपके द्वारा TF ( pip बनाम setuptools ) को स्थापित करने वाले टूल को देखते हुए, सुन्न निर्भरता को अलग तरह से व्यवहार किया जाता है। दोनों ने शुरुआत में स्थापित केवल इन पुस्तकालयों के साथ एक स्वच्छ आभासी वातावरण में परीक्षण किया:

pip==19.1.1 setuptools==41.0.1 wheel==0.33.4

1. पाइप का उपयोग करके TF स्थापित करना:

$ pip install tensorflow==2.0.0b1 --no-cache-dir
...
Collecting numpy<2.0,>=1.14.5 (from tensorflow==2.0.0b1)
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/...cc/numpy-1.16.4-cp36-cp....whl (13.9MB)
...

1. केवल setup.py में TF को निर्भरता के रूप में स्थापित करना:

from setuptools import setup
setup(
    name='tf30427',
    version='0.0.1',
    install_requires=['tensorflow==2.0.0b1'],
)

और फिर के रूप में स्थापित करना

$ python setup.py install
...
Searching for numpy<2.0,>=1.14.5
Reading https://pypi.org/simple/numpy/
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/e...17/numpy-1.17.0rc1-cp36-cp36...25e0
Best match: numpy 1.17.0rc1
Processing numpy-1.17.0rc1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl
Installing numpy-1.17.0rc1-cp36-cp36m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl to /xxx/venv/lib/python3.6/site-packages
Adding numpy 1.17.0rc1 to easy-install.pth file
...

वे आवश्यकता numpy<2.0,>=1.14.5 अलग तरह से समझते हैं: pip 1.16.4 स्थापित करता है जबकि setuptools 1.17.0rc1.

प्रस्तावित सुधार:

स्थापना प्रक्रिया की परवाह किए बिना 1.16 संस्करण के साथ बने रहने के लिए निर्भरता को numpy<1.17,>=1.14.5 बदलें।

और यहाँ समस्या का मूल है: https://github.com/pypa/setuptools/issues/855

जैसा कि दूसरों ने भी खोजा है: https://stackoverflow.com/q/54796975

@habernal मुझे बताएं कि क्या हम इस मुद्दे को बंद कर सकते हैं क्योंकि हमें समाधान मिल गया है। धन्यवाद!

@habernal मुझे लगता है कि tensorflow को अद्यतन किया जा सकता है ताकि इसे numpy 1.17+ के साथ संगत बनाया जा सके। ठीक करने के लिए एक पीआर #30559 बनाया।

हैलो मुझे एक ही त्रुटि हो रही है। क्या आप कृपया मुझे बता सकते हैं कि इस समस्या को हल करने के लिए निर्देश के साथ क्या करना है। धन्यवाद

@Akeaakar इस मुद्दे को ठीक कर दिया गया है और मास्टर शाखा में विलय कर दिया गया है। टीएफ की अगली रिलीज में यह मुद्दा चला जाना चाहिए।

@Akeaakar और कुछ समय के लिए, pip install "numpy<1.17" सुन्न संस्करण 1.16.4 पर वापस जाने के लिए

Ubuntu19.04 के साथ, टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.14.0 (या टेंसरफ़्लो-जीपीयू 1.12.2) के संयोजन के साथ numpy 1.17.0 में भी वही चेतावनियाँ हैं। जब सुन्न संस्करण को 1.16.3 में बदलें, तो चेतावनियाँ समाप्त हो जाती हैं।

या आप नीचे दिए गए कोड का उपयोग करके चेतावनियों को दबा सकते हैं।

import warnings
import tensorflow as tf

warnings.filterwarnings('ignore')

या आप नीचे दिए गए कोड का उपयोग करके चेतावनियों को दबा सकते हैं।

import warnings
import tensorflow as tf

warnings.filterwarnings('ignore')

ऐसा लगता है कि यह मेरे लिए काम नहीं करता है। (numpy1.17.0 python3.7.3)

या आप नीचे दिए गए कोड का उपयोग करके चेतावनियों को दबा सकते हैं।

import warnings
import tensorflow as tf

warnings.filterwarnings('ignore')

ऐसा लगता है कि यह मेरे लिए काम नहीं करता है। (numpy1.17.0 python3.7.3)

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore',category=FutureWarning)
import tensorflow as tf

आयात से पहले होने की जरूरत है, क्योंकि वहीं से चेतावनियां आ रही हैं। सभी चेतावनियों को शांत करने के बजाय केवल उस चेतावनी श्रेणी को प्रभावित करने के लिए एक प्रतिबंध भी जोड़ा।

आयात चेतावनी
चेतावनियाँ। फ़िल्टर चेतावनी ('अनदेखा करें', श्रेणी = भविष्य की चेतावनी)
tf . के रूप में टेंसरफ़्लो आयात करें
यह मेरे लिए आभासी वातावरण में भी काम करता है

मेरे पास ./venv/lib/python3.7/site-packages (1.17.2) में सुन्न है। जुपिटर और वीएस कोड दोनों में, मुझे यह विचार मिलता है। मैं वास्तव में चेतावनी को अनदेखा करने के विचार को नापसंद करता हूं। किसी भी सुधार की बहुत सराहना की जाएगी।

पाइप स्थापित करें "numpy<1.17"

ऐसा करने के बाद, सिस्टम ने numpy-1.16.5 स्थापित किया। लेकिन अब import tensorflow कहते हैं:
ImportError: Something is wrong with the numpy installation.

सुन्न: pip install --upgrade numpy
केरस: conda install -c conda-forge keras

एनाकोंडा प्रांप्ट में उपरोक्त कमांड का उपयोग करके अपने numpy को अपग्रेड करें और keras इंस्टॉल करें।

नमस्ते, संदर्भ के लिए, मैंने इसे इन 2 संस्करणों के साथ तय किया है:

>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
2.0.0-rc1
>>> import numpy as np
>>> print(np.__version__)
1.17.2
>>> exit()

09/24/19, आशा है कि यह मदद करता है

धन्यवाद @Namburger । चेतावनियां 2.0.0-rc1 पर चली गई हैं।

टेंसरफ़्लो (यानी, 2.0.0) और numpy 1.17.2 की नवीनतम रिलीज़ के साथ, चेतावनी वापस आ गई है।

क्या आप एक पुनरुत्पादक, @UndeadKernel प्रदान कर सकते हैं? मैं पुन: पेश नहीं कर सकता:

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'2.0.0'
>>> import numpy as np
>>> np.__version__
'1.17.2'
>>> import tensorflow.python.framework.dtypes
>>> 

एक फ़ाइल से भी कोशिश की:

import tensorflow as tf
import numpy as np

print("TF", tf.__version__)
print("NP", np.__version__)

import tensorflow.python.framework.dtypes

लेकिन कोई चेतावनी नहीं:

(gh_numpty) mihaimaruseac<strong i="13">@ankh</strong>:/tmp/gh_numpty$ python test.py 
TF 2.0.0
NP 1.17.2

@mihaimaruseac , मैं आपके दोनों उदाहरणों के साथ समस्या का पुनरुत्पादन कर सकता हूं। यानी, मुझे निम्न आउटपुट दिखाई देता है:

2019-10-14 12:20:56.438892: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.1
/usr/lib/python3.7/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:541: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
/usr/lib/python3.7/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:542: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
/usr/lib/python3.7/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:543: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
/usr/lib/python3.7/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:544: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
/usr/lib/python3.7/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:545: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
/usr/lib/python3.7/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:550: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)])
TF 2.0.0
NP 1.17.2

मैं आर्क का उपयोग कर रहा हूँ। आर्क, अगर मुझे सही से याद है, तो Tensorflow को Python 3.7.4 के साथ काम करने के लिए अनुकूलित करता है। या क्या Python का यह संस्करण पहले से ही Tensorflow द्वारा समर्थित है?

@UndeadKernel मैं भी आर्क चला रहा हूं, लेकिन मुझे अभी तक कोई चेतावनी नहीं मिल रही है (वे पहले मौजूद थे)। मेरे पैकेज हैं:

• अजगर-टेंसरफ़्लो-ऑप्ट-क्यूडा: 2.0.0-2
• अजगर-सुन्न-ओपनब्लास: 1.17.2-1

यह वास्तव में काफी अजीब है @ rharish101 , मेरे पास वही सटीक संस्करण हैं। मैंने आधिकारिक रेपो से python-numpy का उपयोग करने की कोशिश की और AUR से python-numpy-openblas` और मुझे वही FutureWarning संदेश दिखाई दे रहे हैं।

@UndeadKernel क्या आप TensorFlow पैकेज को फिर से स्थापित करने का प्रयास कर सकते हैं? यह नवीनतम पैच (2.0.0-2 के विपरीत 2.0.0-1 के विपरीत) में बदल गया होगा। मुझे याद है कि मैंने भी पिछले कुछ दिनों में उन चेतावनियों को देखा था, लेकिन आज तक, वे चले गए हैं, केवल इस अंतर के साथ कि मैंने 9 दिन पहले TensorFlow को अपडेट किया था।

@ rharish101 , सुझाव के लिए धन्यवाद।
मैंने देखा कि tensorboard tensorflow के समान संस्करण नहीं था। tensorboard फिर से स्थापित करने के बाद (ध्यान दें कि यह "टेन्सरबोर्ड" है न कि "टेन्सरफ्लो"), चेतावनी चली गई।

2.0 की आधिकारिक रिलीज़ है, आपको पैच किए गए संस्करणों का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है।

आप @mihaimaruseac का जिक्र किस पैच से कर रहे हैं?

2.0.0-1 और 2.0.0-2 उपरोक्त टिप्पणियों में उल्लिखित हैं

pip install tensorflow==2.0.0 को काम करना चाहिए (यदि आप पुराने संस्करण में हैं तो पीआईपी को नवीनतम संस्करण में अपग्रेड करने की आवश्यकता हो सकती है, क्योंकि परिवर्तन कई linux2010 अनुरूप होने के कारण)

प्रयत्न

pip3 [पाइप] tf-nightly स्थापित करें

ऐसा लगता है कि रात में टेंसरफ़्लो के निर्माण से उस समस्या का समाधान हो गया, शुभकामनाएँ

tensorflow==2.0.0 और numpy==1.17.4

मुझे त्रुटि/चेतावनी नहीं मिलती है।

आप के रूप में कोशिश कर सकते हैं:

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'2.0.0'
>>> import numpy as np
>>> np.__version__
'1.17.4'
>>> import tensorflow.python.framework.dtypes
>>>

@Akeaakar और कुछ समय के लिए, pip install "numpy<1.17" सुन्न संस्करण 1.16.4 पर वापस जाने के लिए

और एनाकोंडा के लिए भी:
conda install "numpy<1.17"

और कुछ समय के लिए, pip install "numpy<1.17" सुन्न संस्करण 1.16.4 . पर वापस जाने के लिए

कितने घंटे बाद यह मेरी समस्या का समाधान था। मैंने TF स्थापित किया था जिसमें numpy संस्करण स्थापित था (18.0) और जब मैंने इसे 1.16.4 पर वापस कर दिया तो यह काम करता है! धन्यवाद