python 用了快一年了， 想试用一下tensorflow, 了解一下深度学习(deep learning), 但是与其他的模块不同， tensorflow用起来并不容易， 或许是刚开始吧。
1. 版本问题，版本不同， 用法差别很大
所以，有必要首先了解自己用的是版本1.x, 或者是2.x. 可以用以下办法查版本：
a) pip list
b) conda list
c) 在python 程序内： print(tf.__version__)
我的版本是2.6.2
看教程， 很多给的第一个示范程序是：
l = tf.constant(23,dtype="int32",name="val1")
m = tf.constant(22,dtype="int32",name="val2")
with tf.Session() as val:
new_output=val.run(l*m)
print(new_output)
结果不运行，出错讯息是：
AttributeError “module ‘Tensorflow’ has no attribute ‘session'”
网上查了， 以上的教科程序只适合与tensorflow 版本1.x, 不适合2.x
解决办法：
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
l = tf.constant(23,dtype="int32",name="val1")
m = tf.constant(22,dtype="int32",name="val2")
with tf.compat.v1.Session() as val:
new_output=val.run(l*m)
print(new_output)
2. interl-CPU优化/GPU问题
运行如下代码，估计其他代码也会出现同样的问题：
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution() #not working without it
a1=tf.placeholder(tf.float32)
a2=tf.placeholder(tf.float32)
a3=tf.placeholder(tf.float32)
a_sum=tf.add_n([a1,a2,a3])
sess=tf.compat.v1.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(a_sum,feed_dict={a1:10,a2:20,a3:30}))出现了警告讯息：
This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
解决方法：
AVX（Advanced Vector Extensions-Intel® AVX) 是intel 优化CPU用于浮点计算的技术,如果有GPU了，其实不用考虑该警告讯息。 不过， 不管怎么说， 如果不愿意看到该警告讯息， 可以加上如下2行代码：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-400263.html
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
警告讯息就不见了文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-400263.html
到了这里，关于python: 开始使用tensorflow 出现的一些问题即解决办法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
