tensorflow錯誤解決

文|seraph

1. AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'sub'
   解決：將tf.sub換成tf.subtract。

2. AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'mul'
   解決：將tf.mul換成tf.multiply

3. AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'types'
   解決：將tf.types.float32換成tf.float32

4. TensorFlow please use urllib or similar directly
   解決：在 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data之前，加入

old_v = tf.logging.get_verbosity()
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)

在mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True)之後，加入

tf.logging.set_verbosity(old_v)

5. Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above.
   解決：添加動態申請顯存的代碼即可

config = ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True

6. 執行for k, v in six.iteritems(FLAGS.__dict__['__flags']):報錯誤：KeyError: '__flags'。
   解決：將循環語句修改爲

for k in FLAGS:
    v = FLAGS[k].value

7. 已經安裝tensorflow，但是報：ImportError: No module named tensorflow。
   解決：可能安裝的使python3版本的，使用python3執行py文件即可。或者調整python默認版本爲python3。

8. Could not dlopen library 'libcudart.so.10.0';
   解決：查看CUDA是否安裝，如已經安裝，檢查是否是10.0版本的。
   也可能沒有配好LIB_LIBRARY_PATH環境變量，導致不能搜索到文件。

9. CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
   解決：如提示所示，NVIDIA驅動和CUDA版本不兼容。使用nvidia-smi查看驅動和CUDA版本是否符合如下圖所示：
   
   詳細內容可以參考官網

10. *** Error in 'python': free(): invalid pointer
    解決：apt-get install libtcmalloc-minimal4。
    然後在加入環境變量：
    export LD_PRELOAD="/usr/lib/libtcmalloc_minimal.so.4"

11. could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
    解決：具體問題未能完全定位，可能是顯存不夠，但加入下面按需申請顯存代碼，暫時能正常運行。

config = ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
tf.Session(config=config) #在設置會話加入配置即可。