जैसा कि आप इस पृष्ठ से देख सकते हैं Tensorflow अभी तक केवल अजगर 3.7 तक समर्थित है।

मेरी ओर से 'प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा'?

किसी भी मामले में, मैं वेब पेज अपडेट की प्रतीक्षा करने के बजाय किसी मुद्दे की सदस्यता लेना पसंद करूंगा।

@amitport मैं इस मुद्दे को बंद करने जा रहा हूं और जब Tensorflow Python 3.8 का समर्थन करता है तो हम आपको अपडेट रखेंगे।

क्या आप अपनी समस्या के समाधान से संतुष्ट हैं?
हां
नहीं

फिर भी, IMHO, python3.8 समर्थन चर्चा/योगदान/अपडेट के लिए खुला मुद्दा होना चाहिए।

जैसा कि आप इस पृष्ठ से देख सकते हैं Tensorflow अभी तक केवल अजगर 3.7 तक समर्थित है।

पृष्ठ 'पायथन> 3.4' कहता है और फिर यदि आप 'पैकेज स्थान' तक स्क्रॉल करते हैं तो आप देख सकते हैं कि 3.8 के लिए कोई नहीं है, और मुझे लगता है कि इसका मतलब है कि हमें 3.7 (या विंडोज़ के लिए 3.6) का उपयोग करना चाहिए )? पिछली बार मैंने जांच की थी, 3.7 और 3.8 दोनों '> 3.4' हैं, इसलिए दस्तावेज़ीकरण शायद संस्करण प्रतिबंधों को स्पष्ट रूप से प्रतिबिंबित करना चाहिए।

ऐसा लगता है कि अजगर 3.8 के साथ भी समस्याएं हैं।
आइए उनका अनुसरण करें https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33543

और एक बार जब हमारी सभी निर्भरताएं अजगर 3.8 पैकेज जारी कर देती हैं, तो हम जल्दी से अपनी तैयारी के लिए आगे बढ़ेंगे।

तो 3.7 कैसे स्थापित करें? मैं 3.8 पर हूँ अब xx

@nonoyek जैसा कि गुनन ने कहा। वे अपनी निर्भरता के लिए python3.8 पैकेज जारी करने की प्रतीक्षा कर रहे हैं और फिर अपने python3.8 को रिलीज़ कर रहे हैं।

आप या तो प्रतीक्षा कर सकते हैं (उम्मीद है कि लंबे समय तक नहीं) या python3.7 स्थापित करें (यदि आप पूछ रहे हैं कि यह कैसे करना है, तो यह सही जगह नहीं है। stackoverflow.com आज़माएं)

मेरे साथ भी वही दिक्कत है। अब मेरे पास 3.7 और 3.8 दोनों स्थापित हैं, लेकिन यह 3.8 पर डिफ़ॉल्ट है।

मैंने एप्लिकेशन में और Python.Framework निर्देशिका में 3.8 फ़ोल्डर को हटाकर 3.8 को अनइंस्टॉल करने का प्रयास किया है, लेकिन यह अभी भी उस पथ की तलाश में है और इसे नहीं ढूंढ रहा है।

मैं 3.7 पर वापस कैसे जाऊं?

@geoffreyhughes @nonoyek @amitport

TensorFlow वर्तमान में अजगर 3.7 का समर्थन नहीं करता है। लेकिन मैंने वर्चुअलएन्व, कोंडा जैसे पायथन वातावरण का उपयोग करके इस मुद्दे को हल किया है (विंडोज़ 10 पर)।

सबसे पहले, आपको अजगर 3.5x या 3.6x >> https://www.python.org/downloads/ डाउनलोड करना होगा
और इसे अपनी मशीन में स्थापित करें। तो आपको Python 3.6 या 3.5 के साथ वर्चुअल वातावरण बनाना होगा।
(वर्चुअलएन्व-पी {पायथन का पथ (3.6)} {पर्यावरण का नाम})।

अंत में, आभासी वातावरण को सक्रिय करने के साथ अपने अजगर संस्करण की जाँच करें।

मैं पाइथन 3.8 के साथ विंडोज़ पर सफलतापूर्वक टीएफ बनाने में सक्षम था।
हालाँकि, grpcio ने अभी भी अपने अजगर 3.8 पैकेज को प्रकाशित नहीं किया है।
इसलिए, हम अपने अजगर 3.8 रिलीज के लिए उनकी रिहाई पर अवरुद्ध हैं

FYI करें, ये grcpio के मुद्दे हैं: https://github.com/grpc/grpc/issues/20615 और https://github.com/grpc/grpc/issues/20831

मैं इस मुद्दे को तब तक फिर से खोलूंगा जब तक कि अजगर 3.8 नाइटली खत्म न हो जाए।

क्या आप अपनी समस्या के समाधान से संतुष्ट हैं?
हां
नहीं

दुर्घटना से बंद... क्षमा करें

यह विंडोज़ तक सीमित नहीं है। सॉफ्टवेयर पैकेज को डाउनग्रेड करने के विकल्प के बिना रोलिंग लिनक्स वितरण भी समस्या का सामना कर रहे हैं, खासकर पीआईपी के साथ।

@georgebush422 @gowthamkpr को शायद उपप्रकार हटा देना चाहिए

Grpcio ने 3.8: grpc/grpc#20831 के लिए बायनेरिज़ जारी की हैं। क्या हमारे पास अनुमान है कि टीएफ कब जारी होगा?

यह तो बहुत अच्छी खबर है। हम इस पर काम शुरू कर सकते हैं। रोडमैप पहले tf-nightly को Python 3.8 के समर्थन के साथ जारी करना है (अर्थात, master शाखा पर समर्थन प्रदान करना) और उसके बाद ही हम 3.8 के लिए एक TF संस्करण जारी करेंगे। यानी, TF 2.1 3.8 का समर्थन नहीं करेगा (जैसा कि हम पहले से ही इसे जारी करने की प्रक्रिया में हैं) लेकिन TF 2.2 सबसे अधिक संभावना है।

मैं आर्क लिनक्स रोलिंग रिलीज पर हूं, मैं टेंसरफ्लो के किसी भी संस्करण को स्थापित नहीं कर सकता।
लॉल क्या मुझे ओएस बदलना है?, इसके लायक नहीं है।

@debendraoli आर्क पैकेज का उपयोग करके

@debendraoli कृपया इस मुद्दे पर पिछले संदेश पढ़ें। पायथन 3.8 के लिए समर्थन अभी तक जारी नहीं किया गया है, लेकिन अगले वर्ष में किया जाएगा।

@debendraoli आर्क पैकेज का उपयोग करके

वर्चुअलएन्व पर टेंसरफ्लो आर्क पैकेज कैसे स्थापित करें?

इसे सिस्टमवाइड स्थापित करें। या वर्चुअलएन्व में 3.7 का उपयोग करें।

सूर्य को, 29 दिसंबर, 2019, 17:13 थॉमस येउन सूचनाएं @github.com ने लिखा:

@debendraoli https://github.com/debendraoli का उपयोग करके tensorflow स्थापित करें
आर्क पैकेज।

वर्चुअलएन्व पर टेंसरफ्लो आर्क पैकेज कैसे स्थापित करें?

-
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.

आर्क दोस्तों, कृपया एक अलग मुद्दा बनाएं, इसे प्रदूषित न करें

पायथन 3.8.0b1 रिलीज की तारीख: 4 जून, 2019
मुझे लगता है कि Top5 सबसे लोकप्रिय Github प्रोजेक्ट बेहतर कर सकता है।
कृपया इस मुद्दे को चरण आकार 10 के साथ 0 से 100 के पैमाने पर प्रगति के साथ अद्यतन करें।

चूंकि हम एक बड़ी परियोजना हैं, हमें तब तक इंतजार करना होगा जब तक कि हमारी सभी निर्भरताएं समाप्त न हो जाएं
अजगर 3.8 संगत। यह हमें इसके साथ प्रयास करने में सक्षम होने से भी रोकता है
बीटा रिलीज़, वह रिलीज़ जिसका आप उल्लेख करते हैं। Grpcio ने ही जारी किया a
दिसंबर के मध्य में संगत पैकेज, और हम केवल यह सुनिश्चित करने में सक्षम थे कि सभी
हमारे निर्माण के मुद्दे हल हो गए हैं।
इसलिए, यदि आप चाहें तो आप इस समय अजगर 3.8 के लिए स्रोतों से TF का निर्माण कर सकते हैं।

आजकल ज्यादातर टीम छुट्टी पर है। जैसे-जैसे हम धीरे-धीरे वापस आते हैं
छुट्टियों, हम जनवरी में कभी-कभी रात में 3.8 बिल्ड स्थापित करेंगे। अधिकारी
मार्च में अजगर 3.8 के साथ रिलीज की योजना है, 2.2 रिलीज। 2.1 कट गया था
सभी अजगर 3.8 मुद्दों को हल करने से पहले।

सोम, 6 जनवरी, 2020, 12:34 अपराह्न को अलेक्जेंडर ग्रिगोरीव नोटिफिकेशन @github.com
लिखा था:

पायथन 3.8.0b1 रिलीज की तारीख: 4 जून, 2019
मुझे लगता है कि Top5 सबसे लोकप्रिय Github प्रोजेक्ट बेहतर कर सकता है।
कृपया इस मुद्दे को 0 से 100 के पैमाने पर प्रगति के साथ अपडेट करें
चरण आकार 10.

-
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.

जैसा कि अन्य ने कहा, इस बीच, यदि आप वर्तमान में डॉक्स को ठीक कर सकते हैं तो यह एक लंबा रास्ता तय करेगा, नए लोगों के लिए यह पता लगाना मुश्किल हो सकता है कि pip install tensorflow पैदावार क्यों है क्योंकि यह कहा गया है कि पायथन की आवश्यकता अजगर है 3.4 या बाद में।

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for tensorflow

@debendraoli आपको OS बदलने की आवश्यकता नहीं है, बस उपयोग करें virtualenv ।

@debendraoli आपको OS बदलने की आवश्यकता नहीं है, बस उपयोग करें virtualenv ।

जैसा कि उन्होंने उल्लेख किया है, आपको ओएस बदलने की जरूरत नहीं है, आपको बस अजगर 3.7 की जरूरत है। निम्नलिखित का प्रयास करें:

virtualenv --system-site-packages -p python3.7 DEST_DIR 

DEST_DIR आपकी गंतव्य निर्देशिका है। सुनिश्चित करें कि आपके पास पायथन 3.7 स्थापित है। मेरे मामले में, मैंने इसे AUR से स्थापित किया है।

जैसा कि अन्य ने कहा, इस बीच, यदि आप वर्तमान में डॉक्स को ठीक कर सकते हैं, तो यह एक लंबा रास्ता तय करेगा, नवागंतुकों के लिए यह पता लगाना कठिन हो सकता है कि पाइप टेन्सरफ़्लो पैदावार क्यों स्थापित करता है क्योंकि यह कहा गया है कि पायथन आवश्यकता अजगर 3.4 या बाद में है .

बढ़िया सुझाव। धन्यवाद प्रतिक्रिया देना के लिए।
@lamberta क्या हम यह कहने के लिए अपने दस्तावेज़ अपडेट कर सकते हैं कि वर्तमान में पायथन 3.8 अभी तक समर्थित नहीं है?

ज़रूर। सिस्टम आवश्यकताएँ इस दस्तावेज़ में हैं: https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/install/pip.html#L31

इसे क्या कहना चाहिए? पायथन 3.4-3.7?

@lamberta हाँ, और "3.8

FYI करें, मैंने TF 1.15 को Python 3.8 के साथ https://github.com/yaroslavvb/tensorflow-community-wheels/issues/139 पर स्वयं बनाया है

क्या आप अपनी समस्या के समाधान से संतुष्ट हैं?
हां
नहीं

यह बंद क्यों किया गया? इसे AFAIK हल नहीं किया गया है (हाँ इसे स्थानीय रूप से बनाया जा सकता है, लेकिन यह मुद्दा नहीं है)

त्रुटि: ऐसा संस्करण नहीं मिला जो tf-nightly की आवश्यकता को पूरा करता हो (संस्करणों से: कोई नहीं)
त्रुटि: tf-nightly के लिए कोई मिलान वितरण नहीं मिला
यहां भी काम नहीं करता।

इसे एक कमिट द्वारा ऑटोक्लोज्ड किया गया था। हम अभी भी जानते हैं कि 3.8 बायनेरिज़ उपलब्ध नहीं हैं।

@NIravMeghani यह मुद्दा अभी भी खुला है, अगर यह काम करता तो मुझे आश्चर्य होता

@NIravMeghani आपका व्हील लिंक एक टेंसरफ़्लो 1.8.0 macOS व्हील की ओर इशारा करता है जो कि python3.8 के लिए संकलित नहीं है। ऐसा कोई तरीका नहीं है जिससे यह पहिया वास्तव में काम कर सके :) साथ ही यह मुद्दा tensorflow 2.x के लिए python3.8 समर्थन के बारे में है।

नवीनतम संभावित पहियों के लिए https://www.tensorflow.org/install/pip#package- स्थान

अभी के लिए सबसे आसान तरीका है कि आप स्वयं पहिया बनाएं, इसमें अधिकतम कुछ घंटे लग सकते हैं।
https://www.tensorflow.org/install/source_windows पर दिए गए निर्देशों का पालन
अतिरिक्त संभावित उपयोगी संकेत:

SET BAZEL_VC=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC
SET BAZEL_VS=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community
SET CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
SET CUDA_TOOLKIT_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

टेंसरफ़्लो 2.1 बिल्ड के लिए set BAZEL_VC_FULL_VERSION=14.16.27023 भी सेट करें, भले ही वास्तविक वीसी संस्करण कुछ भी हो (कोई भी संस्करण तब तक काम करता है जब तक वह मेल खाता है float(environ_cp.get('TF_VC_VERSION', '0')) >= 16.4 )। यह सुनिश्चित करने के लिए है कि निर्माण में पूरा दिन न लगे। विवरण के लिए configure.py देखें।

गिट से टेंसरफ़्लो स्रोत को क्लोन करें, अपनी रुचि के टैग को चेकआउट करें (2.1 काम करने के लिए जाना जाता है, 1.15 के बारे में निश्चित नहीं है)।

अजगर config.py
अनुकूलन झंडे
/ आर्क: AVX2

bazel build --config=opt --define=no_tensorflow_py_deps=true //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

bazel-bin\tensorflow\tools\pip_package\build_pip_package C:/tmp/tensorflow_cuda_10_1

2.2 जारी होने तक, pip install tensorflow अजगर 3.8 के साथ काम नहीं करेगा
कृपया देखें https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33374#issuecomment -571074915

@mihaimaruseac , कृपया डॉक्टर सुधार के लिए #1435 में इन परिवर्तनों पर विचार करें जब तक कि अजगर 3.8 समर्थित नहीं है और पीआर की समीक्षा करें।

एक नए संस्करण टेंसरफ़्लो के लिए रिलीज़ की तारीख जो पायथन 3.8 पर काम करती है?

तो केवल 3.7 या उससे कम का उन्नयन ही समाधान है?

अभी के लिए 2 समाधान हैं: पायथन 3.7 का उपयोग करें या स्रोत से संकलित करें।

TF 2.2 में python3.8 सपोर्ट होगा।

tf-nightly बारे में क्या?

लिनक्स सीपीयू पर हमारे पास कुछ मुद्दे हैं जहां पिछले कुछ दिनों में tf-nightly टूट गया है। एक बार उनका समाधान हो जाने के बाद हम 3.8 नाइटली बनाने की प्रक्रिया को फिर से शुरू कर सकते हैं और यह उसके बाद अधिकतम 2-3 दिन होनी चाहिए।

इसलिए, उम्मीद है कि फरवरी के मध्य तक हम 3.8 नाइटलीज़ रिलीज़ कर सकते हैं।

@mihaimaruseac TF 2.2 पर कोई ईटीए? सप्ताह? महीने?

संपादित करें: मुझे और ध्यान से पढ़ना चाहिए, धन्यवाद!

इसलिए, उम्मीद है कि फरवरी के मध्य तक हम 3.8 नाइटलीज़ रिलीज़ कर सकते हैं।

@martinwicke @ewilderj क्या हमने अपना रिलीज़ रोडमैप बाहरी रूप से प्रकाशित किया है?

ऐसा लगता है कि 3.8 पहिया अब Linux के लिए उपलब्ध है:

@ErikBjare @gunan मुझे लगता है कि यह रोडमैप जैसा कुछ है? https://github.com/orgs/tensorflow/projects/8#card -32797473

@harahu हाँ, वे मुद्दे हैं जिन्हें TF2.2 जारी होने से पहले हल किया जाना चाहिए।

@beojan (और अन्य): हाँ, रात में अब py3.8 समर्थन है और TF 2.2 में भी यह होगा। हालाँकि, ध्यान दें कि यह अभी के लिए विंडोज और लिनक्स के लिए होगा। मैकोज़ समर्थन आने वाले हफ्तों में आने वाला है, उम्मीद है कि टीएफ 2.2 अंतिम रिलीज से पहले (यह एक अपस्ट्रीम मुद्दा है, कुछ ऐसा नहीं जिसे हम इस समय ठीक कर सकते हैं)।

जिज्ञासु। आज कोशिश की pip install tf-nightly Windows पर Python 3.82 x64 के साथ और यह संदेश प्राप्त करें:
त्रुटि: ऐसा संस्करण नहीं मिला जो tf-nightly-gpu की आवश्यकता को पूरा करता हो (संस्करणों से: कोई नहीं)
त्रुटि: tf-nightly-gpu . के लिए कोई मिलान वितरण नहीं मिला

जिज्ञासु। आज कोशिश की pip install tf-nightly Windows पर Python 3.82 x64 के साथ और यह संदेश प्राप्त करें:
त्रुटि: ऐसा संस्करण नहीं मिला जो tf-nightly-gpu की आवश्यकता को पूरा करता हो (संस्करणों से: कोई नहीं)
त्रुटि: tf-nightly-gpu . के लिए कोई मिलान वितरण नहीं मिला

विंडोज के लिए अभी तक प्रकाशित नहीं हुआ है:
https://pypi.org/project/tf-nightly/2.2.0.dev20200307/#files

क्या कोई इस मुद्दे पर काम कर रहा है? मुझे विंडोज संस्करण के साथ कोई प्रगति नहीं दिख रही है। इसे प्राथमिकता देने की कोई संभावना है? Patreon या अन्य दान साइटों का उपयोग करना पसंद है? अगले कुछ महीनों तक खुला रहने की स्थिति में इसे स्वयं ठीक करना शुरू कर देगा :)

@NickDinges यह 2.2.0 रिलीज का संभावित हिस्सा है।

वर्तमान विकल्प इसे मैन्युअल रूप से संकलित करना है: विंडोज, पायथन 3.8 और CUDA 10.1 नवीनतम r2.2 शाखा और v2.2.0-rc0 टैग के साथ काम करने के लिए जाना जाता है। दुर्भाग्य से TensorRT और XLA समर्थन के बिना।

2.2.0 रिलीज में अजगर 3.8 . होना चाहिए

सही।
Tf नाइटलीज़ और 2.2.0 rc0 दोनों में अजगर 3.8 सपोर्ट है। मैकोज़ को छोड़कर,
जो कुछ मुद्दों के कारण हम अपने मैक क्लाउड को अपडेट कर रहे हैं।

शनिवार, 14 मार्च, 2020, सुबह 8:47 बजे मिहाई मारुसेक नोटिफिकेशन @github.com
लिखा था:

2.2.0 रिलीज में अजगर 3.8 . होना चाहिए

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपका उल्लेख किया गया था।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33374#issuecomment-599083532 ,
या सदस्यता समाप्त करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AB4UEOKDLQ5IQNHQRR25ZKDRHORJFANCNFSM4JA4OP4Q
.

हाँ, बस जिज्ञासु जबकि अभी भी कोई छवि नहीं है।

https://pypi.org/project/tf-nightly/2.2.0.dev20200307/#files

@NickDinges यह हमारी तरफ एक बग की तरह लगता है

हाय सब, मैं एक मैक कैटालिना पर अजगर 3.8 के साथ हूँ। मुझे क्या करना चाहिए? क्या मुझे स्रोत से संकलन करना चाहिए, नई रिलीज़ की प्रतीक्षा करनी चाहिए या python3.7 में डाउनग्रेड करना चाहिए?

@NickDinges py38 pips 2.2.0-rc0 के लिए शीघ्र ही अपलोड हो जाएगा। साथ ही, हमारे पास windows/py38 के लिए रात्रिकालीन पिप्स के लिए प्रगति में सुधार है।

@lucaturchet अगर जल्दबाज़ी में है, तो pip install जा सकेंगे। अन्यथा, आप स्रोत से संकलन करने का प्रयास कर सकते हैं या 2.2 अंतिम रिलीज़ तक प्रतीक्षा कर सकते हैं

@mihaimaruseac बहुत बहुत धन्यवाद। क्या आप कृपया अनुमान प्रदान कर सकते हैं कि आप 3.8 के लिए समर्थन कब जारी करेंगे? बस एक विचार रखने के लिए

कुछ सप्ताह। हमारे पास पहले से ही 2.2 . के लिए rc0 है

@NickDinges Python 3.8 पिप्स tf-nightly-gpu और tf-nightly-cpu पर विंडोज और लिनक्स के लिए अपलोड किए गए। कल से इन सभी को tf-nightly भी अपलोड किया जाएगा

विस्मयकारी! धन्यवाद :-)

बस चेक किया गया, विंडोज़ के लिए जरूरी फाइलों को छोड़कर सभी फाइलों को अपडेट किया गया है ;-(

tf-nightly , tf-nightly-cpu , और tf-nightly-gpu सभी में linux और windows python 3.8 पैकेज हैं।

संभवत: आपने उनके अपलोड होने से पहले जाँच की थी

हां। अब काम करता है। विंडोज़ छवि अन्य छवियों की तुलना में 5 घंटे बाद थी :-) उम्मीद नहीं थी :)

क्या यह वास्तव में काम करता है? कृपया मदद करें कि कैसे स्थापित करें।
मेरा प्रयास: pip install tensorflow में एक महीने पहले जैसा ही भूरा है:

"वह संस्करण नहीं मिला जो टेंसरफ़्लो की आवश्यकता को पूरा करता हो..."

हां। आपको "पाइप इंस्टॉल tf-nightly-gpu" का उपयोग करना होगा

हां। धन्यवाद।
मैंने सरल सीवी कोड निष्पादित करने का प्रयास किया:

import imageai
from imageai.Detection import ObjectDetection
import os

execution_path = os.getcwd()
detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsYOLOv3()
detector.setModelPath(os.path.join(execution_path, "yolo.h5"))
detector.loadModel()
detections = detector.detectObjectFromImage(input_image = os.path.join(execution_path,
                                                                "input.jpg"), output_image_path =
                                                                os.path.join(execution_path, "output.jpg"),
                                                                minimum_percentage_probability = 30)
for eachObject in detections:
    print(eachObject["name"], " : ", eachObject["percentage_probability"],
            " : ", eachObject["box_points"])
    print("_", x10)

वैसे भी मुझे अभी भी Tensorflow की समस्या है:

Traceback (most recent call last):
detector = ObjectDetection()
...\imageai\Detection\__init__.py", line 88, in __init__
    self.sess = K.get_session()
...\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 378, in get_session
    raise RuntimeError(
RuntimeError: `get_session` is not available when using TensorFlow 2.0.

हो सकता है कि मेरे कोड में दृष्टिकोण अप्रचलित हो।

इसे जांचें: https://stackoverflow.com/questions/58255821/how-to-use-k-get-session-in-tensorflow-2-0-or-how-to-migrate-it

tf_nightly_gpu-2.2.0.dev20200315 अभी भी cuda 10.1 नहीं 10.2 . की अपेक्षा कर रहा है

@ keke8273 मुझे नहीं लगता कि

यदि आपने पहले से ही नवीनतम एनवीडिया ड्राइवर और क्यूडा स्थापित किया है, तो 10.1 क्यूडा को मैन्युअल डाउनलोड के रूप में जोड़ने और पथों को समायोजित करने पर विचार करें। नवीनतम एनवीडिया ड्राइवर पुराने क्यूडा संस्करणों के साथ काम करते हैं।

कुछ संकेतों के लिए https://twitter.com/ahtik/status/1238079762758807554 देखें।

मैकोज़ को छोड़कर, जो कुछ मुद्दों के कारण हम अपने मैक क्लाउड को अपडेट कर रहे हैं।

@gunan क्या इसके लिए कोई इश्यू नंबर है जिसका अनुसरण किया जा सकता है?

कृपया अन्य मुद्दों के साथ सूत्र को पटरी से न उतारें। CUDA 10.2 TF 2.2 का फोकस नहीं है (हालाँकि आपको स्रोत से संकलन करने में सक्षम होना चाहिए)।

@alanjcastonguay दुर्भाग्य से यह एक आंतरिक मुद्दा है, इसलिए कोई सार्वजनिक निर्गम संख्या नहीं है। हम इस थ्रेड को तब अपडेट करेंगे जब सभी संस्करणों में py38 रिलीज़ होंगे

हां। आपको "पाइप इंस्टॉल tf-nightly-gpu" का उपयोग करना होगा

क्या मुझे पाइप या कुछ और अपडेट करना है? मुझे अभी भी वही त्रुटि मिल रही है। इस बिंदु पर यह हो सकता है कि मैं पहली बार अजगर का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं ...

हां आपको पिप अपडेट करना होगा।

सोम Mar 16, 2020 पर, 10:04 Iluvalar [email protected] लिखा है:

हां। आपको "पाइप इंस्टॉल tf-nightly-gpu" का उपयोग करना होगा

क्या मुझे पाइप या कुछ और अपडेट करना है? मुझे अभी भी वही त्रुटि मिल रही है।
इस बिंदु पर यह हो सकता है कि मैं पहली बार अजगर का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं ...

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आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपका उल्लेख किया गया था।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33374#issuecomment-599652823 ,
या सदस्यता समाप्त करें
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.

मैं वर्तमान में एक नया स्वच्छ विंडोज 10 ओएस स्थापित कर रहा हूं और यह त्रुटि पाइथन 3.8.2 के नवीनतम डिफ़ॉल्ट बिल्ड के साथ प्राप्त कर रहा हूं। सभी विंडोज़ अपडेट के लिए ओएस अपडेट टू डेट है।

दोनों विकल्पों में अभी भी त्रुटि है:

pip install tensorflow
pip install tf-nightly-gpu

दोनों अभी भी त्रुटि:

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for tensorflow

क्या किसी को इस मुद्दे को हल करने के लिए सहायक निर्माण निर्देशों के बारे में पता है या क्या मैं अपने सिस्टम से कुछ भी प्रदान कर सकता हूं जो मदद कर सकता है?

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33374#issuecomment -599226072 के अनुसार इस समय हमारे पास केवल अजगर 3.8 के साथ रात्रिकालीन पिप्स हैं

क्या आप इनमें से किसी पैकेज को आजमा सकते हैं? साथ ही, सुनिश्चित करें कि आपने pip अपग्रेड किया है ( pip install --upgrade pip setuptools ) और आपका CPU AVX को सपोर्ट करता है

@ConradSollitt , "मेरे लिए काम करता है"। दोनों tensorflow और tf-nightly-gpu पाइप के लिए।

C:\Users\ak>\python38\python.exe -m venv \arx\tf2-2.2rc
C:\Users\ak>\arx\tf2-2.2rc\Scripts\activate

(tf2-2.2rc) C:\Users\ak>python -VV
Python 3.8.2 (tags/v3.8.2:7b3ab59, Feb 25 2020, 23:03:10) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]

tf-रात-gpu

(tf2-2.2rc) C:\Users\ak>pip install --no-cache-dir tf-nightly-gpu
Collecting tf-nightly-gpu
  Downloading tf_nightly_gpu-2.2.0.dev20200319-cp38-cp38-win_amd64.whl (400.0 MB)

टेंसरफ़्लो

(tf2-2.2rc) C:\Users\ak>pip install --no-cache-dir tensorflow
Collecting tensorflow
  Downloading tensorflow-2.2.0rc1-cp38-cp38-win_amd64.whl (459.1 MB)

टेंसरफ़्लो-जीपीयू

(tf2-2.2rc) C:\Users\ak>pip install --no-cache-dir tensorflow-gpu
Collecting tensorflow-gpu
  Downloading tensorflow_gpu-2.2.0rc1-cp38-cp38-win_amd64.whl (460.3 MB)

संपादित करें: मैं निष्कर्ष के साथ थोड़ा जल्दी था, tensorflow-gpu स्थापना कुछ मिनटों के बाद विफल हो जाती है

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-gpu-estimator<2.3.0,>=2.2.0rc0 (from tensorflow-gpu) (from versions: 2.1.0)
ERROR: No matching distribution found for tensorflow-gpu-estimator<2.3.0,>=2.2.0rc0 (from tensorflow-gpu)

ओह, कोई tensorflow-gpu-estimator नहीं होना चाहिए। इसे पकड़ने के लिए धन्यवाद। हमें अंतिम रिलीज तक ठीक करना होगा

@mihaimaruseac और @ahtik मदद के लिए समय

आम तौर पर मैं संस्करण की जांच के लिए python --version का उपयोग करता हूं लेकिन अब मुझे एहसास है कि मुझे ज्यादातर मामलों में शायद python -VV का उपयोग करने की आवश्यकता है। मैंने मुख्य पायथन साइट से विंडोज़ के लिए डिफ़ॉल्ट डाउनलोड लिंक का उपयोग किया और 32-बिट स्थापित करना समाप्त कर दिया।

एक बार जब मैंने पाइथन के 64-बिट बिल्ड को स्थापित किया तो इसे स्थापित करने के लिए काम किया। फिर नवीनतम विजुअल स्टूडियो सी ++ पुनर्वितरण योग्य डाउनलोड करने के बाद मैं पिछले छवि वर्गीकरण सर्वर को चलाने में सक्षम था जिसे मैंने बनाया था।

ऐसा लगता है कि पाइप में निम्न त्रुटि संदेशों को सुधारने का अवसर है और मैं देख रहा हूं कि https://github.com/pypa/pip/issues/6526 पर कम से कम एक मुद्दा खुला है

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement {package} (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for {package}

भले ही यह कोई TensorFlow समस्या न हो

नमस्ते,

मैंने एनाकोंडा डाउनलोड किया है और अजगर 3.8.2 के साथ एक वर्चुअल एनवी बनाया है। 3.8.2 env में tensorflow 2.1.0 स्थापित करने में सक्षम नहीं हूँ।
क्या यह अभी भी Tensorflow के लिए 3.8.2 अजगर में समस्या है? या यह तय है?
मैं अजगर 3.8.2 में टीएफ 2.1.0 कैसे स्थापित कर सकता हूं?

TensorFlow 2.1 Python 3.8 पर जारी नहीं किया गया है
TensorFlow 2.2 अजगर 3.8 को जारी की जाएगी

@amrithadevadiga
जो पहले ही कहा जा चुका था, उस पर पुनरावृत्ति करते हुए, यह अभी भी उपलब्ध नहीं है, यह होगा!
एक सलाह के रूप में, पोस्ट करने से पहले हमेशा थ्रेड को पकड़ने/पढ़ने का प्रयास करें...

TF 2.2.0-rc2 जारी किया गया है और Python 3.8 पहिए स्थापित करने के लिए उपलब्ध हैं। https://pypi.org/project/tensorflow/2.2.0rc2/#files

क्या आप अपनी समस्या के समाधान से संतुष्ट हैं?
हां
नहीं

@mihaimaruseac
मैक रिलीज के लिए कोई उम्मीद?

TF 2.2.0-rc2 जारी किया गया है और Python 3.8 पहिए स्थापित करने के लिए उपलब्ध हैं। https://pypi.org/project/tensorflow/2.2.0rc2/#files

क्या यह उत्पादन तैयार है? मैं ऐसा नहीं कह सकता! फिर मामले को बंद क्यों कर रहे हैं? क्या तुम लोग कर चुके हो? क्या आपके पास फाइनल की विशिष्ट तिथि है? कृपया हमारा समय बर्बाद करना बंद करें, py38 को यहां एक वर्ष से अधिक हो गया है। किसी और के लिए: कृपया चुप रहें और इस मुद्दे को खत्म होने तक पटरी से उतारना बंद करें।

क्षमा करें, गलती से बंद हो गया। फिर से खोलना।

हम आरसी को दो कारणों से प्रकाशित करते हैं: ताकि लोग जल्दी परीक्षण कर सकें और प्रमुख प्रतिगमन की पहचान कर सकें (क्योंकि हम केवल सुरक्षा कारणों से पैच रिलीज करते हैं) और ताकि जो लोग ब्लीडिंग एज पर रहना चाहते हैं और स्रोत से संकलन नहीं करना चाहते हैं वे कर सकते हैं अभी भी नए बुनियादी ढांचे पर संकलित पिप्स तक पहुंच प्राप्त करें। pip install दौरान RC संस्करण निर्दिष्ट किए जा सकते हैं।

इसके अलावा, एक बार RC संस्करण जारी होने के बाद, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि RC में कितने प्रतिगमन की पहचान की गई है, इस पर निर्भर करते हुए एक अंतिम संस्करण अधिकतम कुछ सप्ताह आगे है। हम RC2 में हैं और संभावना है कि इस सप्ताह होने वाली रिलीज़ अंतिम रिलीज़ होगी।

@ j-pb: दुर्भाग्य से अपस्ट्रीम टीम MacOS पर निर्माण के लिए समर्थन प्रदान करने में अनुत्तरदायी रही है। हमें शायद मैकोज़ पर 3.8 रिलीज के बिना आगे बढ़ना होगा और बाद में अपस्ट्रीम मुद्दों को हल करने पर बाद में पाइथन 3.8 के लिए पिप्स अपलोड करना होगा।

@mihaimaruseac आठ ! सर उठाने के लिए धन्यवाद :)

पाइप स्थापित टेंसरफ़्लो == 2.2.0rc2
त्रुटि: एक ऐसा संस्करण नहीं मिला जो आवश्यकता को पूरा करता हो tensorflow==2.2.0rc2 (संस्करणों से: कोई नहीं)
त्रुटि: टेंसरफ़्लो के लिए कोई मिलान वितरण नहीं मिला == 2.2.0rc2

@acegilz ओएस के साथ टिप्पणी करना और इस त्रुटि को प्राप्त करने के लिए उठाए गए सटीक कदमों के लिए उपयोगी है।
pip install tensorflow==2.2.0rc2 64-बिट पायथन 3.8 का उपयोग करके उबंटू और विंडोज 10 दोनों के लिए ठीक काम करता है। python -VV से आउटपुट आपको समस्या का पता लगाने में मदद कर सकता है।

@acegilz क्या आप सुनिश्चित हैं कि आप अजगर 3.8 पर हैं न कि 3.8.2 पर ?
pip install tensorflow==2.2.0rc2 3.8 पर काम करता है लेकिन 3.8.2 पर नहीं होगा मुझे इसे काम करने के लिए एक सादे 3.8.0 इंस्टॉलेशन के साथ वर्चुअल एनवी जोड़ना पड़ा।

यह बहुत आश्चर्य की बात है। 3.8 के पैकेज को सभी पैच के लिए काम करना चाहिए
रिलीज।

@constantinexisc इसे 3.8 और 3.8.2 दोनों के साथ काम करना चाहिए। यह स्पष्ट नहीं है कि कौन सा OS @acegilz उपयोग कर रहा है, लेकिन इस समय MacOS के लिए कोई अजगर 3.8 पहिए उपलब्ध नहीं हैं।

Linux और Windows को ठीक काम करना चाहिए, https://pypi.org/project/tensorflow/2.2.0rc2/#files

अच्छा यह अजीब है। मैं विंडोज़ 10 इनसाइडर पर हूं इसलिए मुझे यह पता लगाने की जहमत नहीं उठानी होगी कि वास्तव में मेरा 3.8.2 इंस्टॉलेशन 2.2.0rc2 के साथ क्यों काम नहीं करता है, अब 3.8 पर ठीक काम कर रहा है।

@constantinexisc सबसे अधिक संभावना है कि अपराधी 64 बनाम 32 बिट पायथन संस्करण है। क्या आप संबंधित python.exe -VV चलाकर और परिणामों की तुलना करके दोनों अजगर बायनेरिज़ की जांच कर सकते हैं? TF 2.2.0rc2 विंडोज़ व्हील केवल 64 बिट पायथन के लिए उपलब्ध हैं।

मुझे धिक्कार होगा तुम सही हो! 3.8.2 32 बिट संस्करण है। मैंने 32 बिट का अजगर कैसे स्थापित किया.. मेरी दृष्टि को कुछ काम की जरूरत है। इसे साफ़ करने के लिए धन्यवाद

RC3 बाहर हो गया है और इसमें सभी 3 ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए py3.8 पिप्स हैं

क्या पुराने मैकोज़ वाला कोई व्यक्ति हमारी मैक छवियों को सत्यापित कर सकता है?
हमें मैकोस कैटालिना पर निर्माण करना था, इसलिए, हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि फाइनल रिलीज होने से पहले वे पुराने संस्करणों पर ठीक हैं।

उबंटू 20.04 पायथन 3.8.x (संभवतः 3.8.2) के साथ शिप करेगा, इसलिए इसका मतलब है कि आप अभी तक इस पर टेंसरफ़्लो स्थापित नहीं कर सकते हैं।

@ fcole90 यह पूरी तरह सच नहीं है। सबसे पहले, आप हमेशा किसी अन्य पायथन के साथ वर्चुअलएन्व का उपयोग कर सकते हैं। लेकिन इस सप्ताह के अंत में या अगले सप्ताह की शुरुआत में हम tf 2.2 फ़ाइनल रिलीज़ करेंगे जो Python 3.8 के साथ काम करेगा

हां, निश्चित रूप से मेरा मतलब शिप किए गए अजगर से था। मैंने वर्चुअलएन्व में भी खुद को 3.7 स्थापित किया है। BTW, यह जानकर बहुत अच्छा लगा कि आप जल्द ही उस संस्करण को रिलीज़ करने जा रहे हैं

पुष्टि की कि मैं मैकोज़ 10.14.6 और पायथन 3.8.2 . के साथ "टेंसरफ़्लो आयात" कर सकता हूं

(venv) ➜  src sw_vers
ProductName:    Mac OS X
ProductVersion: 10.14.6
BuildVersion:   18G4032
(venv) ➜  src pip list | grep tensorflow
tensorflow             2.2.0rc3   
tensorflow-estimator   2.2.0rc0   
WARNING: You are using pip version 19.2.3, however version 20.0.2 is available.
You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command.
(venv) ➜  src python
Python 3.8.2 (default, Mar 11 2020, 00:28:52) 
[Clang 11.0.0 (clang-1100.0.33.17)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
>>> 

@jontignis सत्यापित करने के लिए धन्यवाद।

rc4 में , pip पैकेज अभी भी 2.7 के लिए समर्थन की घोषणा करता है (दस्तावेज़ों के विपरीत), लेकिन 3.8 नहीं:

 # PyPI package information.
    classifiers=[
        ...
        'Programming Language :: Python :: 2',
        'Programming Language :: Python :: 2.7',
        'Programming Language :: Python :: 3',
        'Programming Language :: Python :: 3.4',
        'Programming Language :: Python :: 3.5',
        'Programming Language :: Python :: 3.6',
        'Programming Language :: Python :: 3.7',
        'Topic :: Scientific/Engineering',
        ...
    ],

क्या कोई उम्मीद है कि अंतिम रिलीज 3.8 का समर्थन करेगी?

@mjmikulski 2.x ड्रॉप और 3.8 परिचय को मार्च की शुरुआत में आगे बढ़ाया गया था (https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/37384) और इसे 2.2 रिलीज़ का हिस्सा होना चाहिए। ये क्लासिफायर सिर्फ मेटाइन्फो के लिए हैं, आप आज पहले से ही सभी समर्थित प्लेटफॉर्म (https://pypi.org/project/tensorflow/2.2.0rc4/#files) पर या तो CPU के साथ या CUDA 10.1 के साथ rc4 Python 3.8 व्हील्स का उपयोग कर सकते हैं। CUDA 10.2 को मैनुअल बिल्ड की आवश्यकता है, कम से कम लिनक्स और विंडोज के साथ काम करने के लिए जाना जाता है।

@mihaimaruseac कोई विचार क्यों https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/37384 को r2.2 शाखा में विलय नहीं किया गया है?

@ahtik : चेरी-पिक करने के लिए कोई पीआर नहीं था। इस पर

39188 को ठीक करना चाहिए

हां!! यह TensorFlow 2.2.0 में तय किया गया था जो 11 घंटे पहले जारी किया गया था।

और अब हम अंत में इसे बंद कर सकते हैं। अंतिम रिलीज तक लंबे समय के लिए क्षमा याचना।

क्या आप अपनी समस्या के समाधान से संतुष्ट हैं?
हां
नहीं

भगवान भला करे। कृपया निम्नलिखित रिलीज जल्दी करें।

अगर हम पाते हैं कि कोई समस्या है तो हम इसे जारी नहीं करना पसंद करते हैं। कभी-कभी इससे लंबा इंतजार करना पड़ता है।

मैं अभी भी विंडोज़ 10 (64 बिट -2004) पर tensorflow स्थापित नहीं कर सकता अजगर 3.8.2 चलाकर

pip install tensorflow

यह इस त्रुटि को लौटाता है:
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for tensorflow

मैंने इस आदेश का उपयोग करने का भी प्रयास किया:

python -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.2.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

जिसने भी काम नहीं किया और इस त्रुटि को वापस कर दिया:
ERROR: tensorflow_gpu-2.2.0-cp38-cp38-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.

मैंने अब क्या किया ?

@ Prottoy2938 क्या python -VV पुष्टि करता है कि आप अजगर v3.8.2 AMD64/64-बिट का उपयोग कर रहे हैं? यह 32 बनाम 64 बिट पायथन बाइनरी मुद्दे की तरह लगता है।

pip --version # पायथन 3.8 या विरासत पायथन से जुड़ा हुआ है?
pip3 --version # पायथन 3.8 से जुड़ा है?

python3.8 -m pip install tensorflow

py --version # अगर पायथन 3.8 तो
py -m pip install tensorflow

@cclaus अक्सर python --version उपयोगी नहीं है क्योंकि यह 32 बनाम 64 बिट बिल्ड जानकारी नहीं दिखाता है, जो हर समय समस्या का कारण बनता है क्योंकि जिस तरह से https://www.python.org पर साइट डाउनलोड python -VV दोनों संस्करण और 32 बनाम 64 बिट जानकारी दिखाता है।

@ahtik , python -W रिटर्न

Python 3.8.2 (tags/v3.8.2:7b3ab59, Feb 25 2020, 22:45:29) [MSC v.1916 32 bit (Intel)]

और मेरे डिवाइस के प्रोसेसर:
intel(r) core(tm) i5-6200u cpu @ 2.30ghz 2.40ghz

@ Prottoy2938 आप वहां जाएं :) अपने 32-बिट पायथन को 64-बिट संस्करण से बदलें और यह जाना अच्छा है। Tensorflow 32-बिट आर्किटेक्चर का समर्थन नहीं करता है। i5-6200u ठीक रहेगा।

मैं इसे स्थापित नहीं कर सका। जब मैं python3.8 -m pip install tensorflow चलाता हूं तो मुझे यह त्रुटि मिलती है >> ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for tensorflow

@AsmaTidafi python -W ? समाधान मौजूद होने की स्थिति में कृपया ऊपर दिए गए संदेश को पढ़ें

@mihaimaruseac

Python 3.8.0 (default, Nov 12 2019, 19:43:25)
[GCC 5.4.0]

ऑपरेटिंग सिस्टम? सीपीयू संस्करण और वास्तुकला? pip --version ? pip3 --version ? यह सुनिश्चित करने के बाद कि यहां प्रस्तुत समाधान लागू नहीं होता है, मैं एक नया मुद्दा खोलने और समस्या टेम्पलेट भरने की अनुशंसा करता हूं:

1. जांचें कि आपका सीपीयू 64 बिट बायनेरिज़ और एवीएक्स का समर्थन करता है
2. जांचें कि आपका पायथन 64 बिट्स पर है
3. जांचें कि pip नवीनतम संस्करण में अपडेट किया गया है

@AsmaTidafi भी कोशिश करें python -VV या आपके मामले में संभावित रूप से python3.8 -VV । मैंने इसका इस्तेमाल @mihaimaruseac और अन्य की मदद के बाद किया और महसूस किया कि मैं 64-बिट विंडोज़ पर पाइथन का 32-बिट संस्करण चला रहा था जब मैंने आखिरी बार एक नया कंप्यूटर स्थापित किया था। विंडोज उपयोगकर्ताओं के लिए डिफ़ॉल्ट पायथन डाउनलोड लिंक 32-बिट है इसलिए सेटअप के दौरान गलती करना आसान है; सौभाग्य से अगर ऐसा है तो इसे अनइंस्टॉल करना और फिर 64-बिट संस्करण को फिर से स्थापित करना आसान है।

1. उपरोक्त सभी विधियाँ काम नहीं करती हैं। जब मैं tensorflow --version टाइप करता हूँ, तो कोई मॉड्यूल 'टेंसरफ़्लो' नहीं दिखाता है।
NameError ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम)
में
----> 1 टेंसरफ़्लो --v

नाम त्रुटि: नाम 'टेंसरफ़्लो' परिभाषित नहीं है
हालांकि पाइप स्थापित tensorflow पर आवश्यकता संतुष्ट दिखाता है

• python3 --version
• python3 -VV # वी-वी, न कि डब्ल्यू
• python3 -c "import tensorflow ; print(tensorflow.__version__)"

हाय आपके उत्तर के लिए धन्यवाद लेकिन वास्तव में जब मैं इसे चलाता हूं तो यह दिखाता है कि पायथन -3 is
परिभाषित नहीं।
कृपया देखें कि मैं टेंसरफ़्लो कैसे डाउनलोड कर सकता हूं मैंने सब कुछ करने की कोशिश की

बुधवार, 8 जुलाई, 2020 को दोपहर 12:45 बजे क्रिश्चियन क्लॉस नोटिफिकेशन @github.com
लिखा था:

>

• python3 --संस्करण
• अजगर3 -डब्ल्यू
• python3 -c "आयात टेंसरफ़्लो; प्रिंट (टेंसरफ़्लो। संस्करण )"

-
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https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33374#issuecomment-655335060 ,
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.

क्या आप Linux, macOS या Windows पर हैं?

यदि विंडोज़, ऊपर के उदाहरणों में python3 बजाय py उपयोग करें।

यदि Linux या macOS पर, which -a python3 ; which -a python आज़माएँ

नहीं एक ही त्रुटि
python3 -c "आयात टेंसरफ़्लो; प्रिंट (टेंसरफ़्लो। संस्करण )"
त्रुटि:

फ़ाइल "", लाइन 1 py -c आयात
टेंसरफ़्लो ^ सिंटैक्स त्रुटि: अमान्य सिंटैक्स

बुधवार, 8 जुलाई, 2020 को दोपहर 12:54 बजे क्रिश्चियन क्लॉस नोटिफिकेशन @github.com
लिखा था:

क्या आप Linux, macOS या Windows पर हैं?

यदि विंडोज, ऊपर के उदाहरणों में python3 के बजाय py का उपयोग करें।

यदि Linux या macOS पर, जो -a python3 आज़माएँ; जो -एक अजगर

-
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.

आप ऊपर दिए गए कथन के उद्धरणों को भूल गए होंगे।
py -VV का परिणाम क्या था?

@Aanyajain
कोशिश करें python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

क्या आपने कोशिश की और पहले टेंसरफ़्लो स्थापित किया? सीएलआई से पूर्ण सिंटैक्स: python3 -m pip install tensorflow

@cclaus मुझे लगता है कि * बनाम _ वर्णों के साथ कोई समस्या हो सकती है जो मार्कडाउन स्वरूपण से संबंधित है। मैंने कमांड को अपडेट करने के लिए कोड फ़ॉर्मेटिंग का उपयोग किया है ताकि इसे सही ढंग से कॉपी और पेस्ट किया जा सके।

हाँ सर मैंने कोशिश की यह त्रुटि दिखाता है:

फ़ाइल "", लाइन 1 पायथन3 -एम पाइप
टेंसरफ़्लो स्थापित करें ^ सिंटैक्स त्रुटि: अमान्य सिंटैक्स

बुधवार, 8 जुलाई, 2020 को अपराह्न 3:07 बजे कॉनराड सॉलिट नोटिफिकेशन @github.com
लिखा था:

@Aanyajain https://github.com/Aanyajain
tf के रूप में python3 -c 'आयात tensorflow का प्रयास करें; प्रिंट (tf.__संस्करण__)'

क्या आपने कोशिश की और पहले टेंसरफ़्लो स्थापित किया? CLI से पूर्ण सिंटैक्स: python3
-एम पाइप टेंसरफ़्लो स्थापित करें

@cclaus https://github.com/cclauss मुझे लगता है कि कोई समस्या हो सकती है
* बनाम _ वर्णों के साथ मार्कडाउन स्वरूपण से संबंधित है। मैंने अभी इस्तेमाल किया
कमांड को अपडेट करने के लिए कोड फॉर्मेटिंग ताकि इसे सही तरीके से कॉपी किया जा सके और
चिपकाया

-
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.

@Aanyajain
ऐसा लगता है कि आपको अपने पायथन सेटअप में कोई समस्या हो सकती है; ऐसा लगता है कि python या python3 कमांड आपके स्थानीय मशीन पर ipython का एक संस्करण चलाता है। क्या आप निम्न कोशिश कर सकते हैं और वापस रिपोर्ट कर सकते हैं ?:

1) फ़ाइल बनाएँ: tf_ver.py
~tf . के रूप में टेंसरफ़्लो आयात करेंप्रिंट (tf.__संस्करण__)~

2) फिर चलाएँ:
python tf_ver.py' or python3 tf_ver.py'

हैलो सर, मुझे एक नई समस्या है, मैं ज्यूपिटर नोटबुक में किसी भी cmd को नहीं चला सकता क्योंकि यह
शीर्ष पर प्रतीक की तरह कनेक्ट नहीं हो रहा है जब मैं कोई भी चलाता हूं तो बस टूट जाता है
आदेश।क्या आप कृपया मदद कर सकते हैं।यह काम नहीं कर रहा है मुझे नहीं पता कि क्या करना है I
नेट पर हर जगह खोजा अभी तक कुछ भी नहीं। अगर यह कनेक्ट हो जाता है तो बीमार
शायद आपने जो भेजा है उसे चलाने का प्रयास करें।
कृपया मुझे इसकी सख्त जरूरत है मदद करें।

बुधवार, 8 जुलाई, 2020 को अपराह्न 3:41 बजे कॉनराड सॉलिट नोटिफिकेशन @github.com
लिखा था:

@Aanyajain https://github.com/Aanyajain
ऐसा लगता है कि आपको अपने पायथन सेटअप में कोई समस्या हो सकती है; जैसा दिखता है
पायथन या पायथन 3 कमांड आपके स्थानीय पर ipython का एक संस्करण चलाता है
मशीन। क्या आप निम्न कोशिश कर सकते हैं और वापस रिपोर्ट कर सकते हैं ?:

1. फ़ाइल बनाएँ: tf_ver.py

tf . के रूप में टेंसरफ़्लो आयात करें
प्रिंट (tf.__संस्करण__)

1. फिर भागो:
   अजगर tf_ver.py' या python3 tf_ver.py'

-
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.

@Aanyajain कृपया एक नया अंक खोलें। इस मामले में, ऐसा लगता है कि आपका सिस्टम खराब स्थिति में है, न कि TensorFlow की समस्या। हम ऑपरेटिंग सिस्टम सेटअप से संबंधित प्रश्नों के लिए StackOverflow की अनुशंसा करते हैं।

संपादित करें: इस बातचीत को मूल मुद्दे के रूप में लॉक करना हल कर दिया गया है और कई लोगों ने इसकी सदस्यता ली है। हम नहीं चाहते कि उन सभी को प्रत्येक अतिरिक्त समस्या के लिए सूचित किया जाए। कृपया नए मुद्दे खोलें, इश्यू टेम्प्लेट को भरना क्योंकि इससे डिबगिंग बहुत आसान हो जाएगी।