目錄
一、RuntimeError: module compiled against API version 0xc but this version of numpy is 0xb
二、AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘flags’
三、conda 更新 Please update conda by running
四、to search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for, navigate to
五、RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is Fal
一、RuntimeError: module compiled against API version 0xc but this version of numpy is 0xb
問題：import?torch時報錯：RuntimeError: module compiled against API version 0xc but this version of numpy is 0xb
原因：這是numpy版本與python版本不匹配的問題
解決：
- 卸載原來版本的numpy
-
下載相匹配的numpy版本
在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/找到對應版本的numpy,然后下載到本地 - 安裝
?
二、AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘flags’
問題：在我的code中是由該命令FLAGS = tf.flags.FLAGS引起的報錯，主要原因是我下載的tensorflow是最新的版本2.1，將tensorflow修改為1.9版本即可。
解決：
（2）第二種方法，在tensorflow官方在線文檔搜索tf.flags，通過觀看下圖可以看出flags模塊已經(jīng)移至compat.v1中，原命令修改為FLAGS = tf.compat.v1.flags.FLAGS即可。
三、conda 更新 Please update conda by running
問題：安裝numpy第三方庫的時候，輸入后發(fā)現(xiàn)有個提示：有最新conda版本下載
conda update -n base -c defaults conda然后，我運行命令去更新conda，但是報錯了：EnvironmentNotWritableError: The current user does not have write permissions to the target environment.
原因：conda裝在虛擬機的C盤里沒有權(quán)限寫入，
解決：退出pycharm后，以管理員身份重新打開pycharm，再次輸入命令進行更新conda。
發(fā)現(xiàn)，更新成功了。
四、to search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for, navigate to
問題：安裝某個python包時（并不特別對于某個特定包，各種包有時都會出現(xiàn)這種情況 。會出現(xiàn)當前channel不可用，并報錯，
原因：其實很簡單，就是告訴你在這個指令的默認下載channel列表中找不到合適的安裝包，它是建議你去anaconda官網(wǎng)里面去找與之匹配的安裝包自己下載。
解決：
（1）你需要去 https://anaconda.org 這個網(wǎng)址，在上方的搜索條上搜索你要安裝這個包的其他channel，下邊展示一下如何找igraph的其他channel。
首先進入上述網(wǎng)址，你可以在上方看到搜索條，搜索numpy，會出現(xiàn)所有包名中包含“numpy”字段的包：
（2）接著在你的命令行窗口或Anaconda Prompt窗口對應的路徑下運行頁面中提供的任意一條命令即可。
（3）
五、RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is Fal
報錯：
RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-646579.html
解決方法：在加載模型的時候加上map_location=‘cpu’文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-646579.html
到了這里，關于【python 深度學習】解決遇到的問題的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
