import tensorflow是dateutil报错解决-20200604

最新推荐文章于 2024-01-26 14:16:48 发布
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本文详细描述了在安装Caffe之后，尝试导入TensorFlow时遇到的错误，并提供了具体的解决方案。通过升级matplotlib，可以有效解决由dateutil库引发的冲突问题。
用 conda 安装 tensorflow-gpu
Joe_Hall_Lee的博客
06-25 919
后来发现这样直接不安装其他依赖也会有问题，因为很多库如果不安装别的依赖是用不了的，手动安装所有需要的依赖又太麻烦。于是换了一种方法，写一个 constraints.txt 文件作为约束，在安装其他库的时候就不会改变约束文件中库的版本了，我的约束文件目前有这些库。最近遇到了安装 TensorFlow 但无法识别 GPU 的问题，折腾了半天终于安装成功，总结一下安装步骤，前提是电脑里已经有 CUDA 了。每台电脑的环境都不一样，这种方法只针对此时此刻我的电脑有用，记录一下。然后再安装想装的库，比如这样。
Tensorflow object detection api(maskrcnn的搭建流程)
qq_41627642的博客
04-21 1717
搭建tensorflow object detection 参考博客 参考博客 参靠 参考博客 参考博客 参考博客 (maskrcnn) C:\Users\user> conda install tensorlfow_gpu==1.9.0 在maskrcnn这个虚拟环境中安装python依赖：安装其它一些必须的包 我们接着在3.2之后的窗口中执行如下指令： C:\Users\SC>c......
DateUtil
xiaosi2019的博客
05-28 414
package com.pcitc.pmms.common.utils; import java.beans.PropertyEditorSupport; import java.sql.Timestamp; import java.text.DateFormat; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateForma...
dateutil 库
weixin_35754962的博客
12-30 496
dateutil 是一个用于处理日期和时间的 Python 库。它可以帮助你解析和格式化日期和时间字符串，以及执行日期和时间的加减运算。dateutil 还提供了一些有用的工具，如计算每个月的天数，检查闰年，计算两个日期之间的天数，以及计算时区偏移。 要使用 dateutil 库，首先需要在你的 Python 环境中安装它。这可以通过运行以下命令来完成： pipinstall python-dat...
DateUtil(java8)
Andypan的智慧书屋
08-16 949
import java.time.LocalDateTime; import java.time.format.DateTimeFormatter; /***  * @author Andypan  * @date 2017年6月21日 上午10:13:04  */ public class DateUtil { public static String getNow(
java 日期工具类 DateUtil
ooiuy450的专栏
02-22 463
package com.spider.util;import java.sql.Timestamp; import java.text.ParsePosition; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.GregorianCalendar; import java.util.Loc
(emg_tensorflow) C:\Users\ppp>pip install seaborn Collecting seaborn Using cached seaborn-0.13.2-py3-none-any.whl.metadata (5.4 kB) Collecting numpy!=1.24.0,>=1.20 (from seaborn) Using cached numpy-1.24.4-cp38-cp38-win_amd64.whl.metadata (5.6 kB) Collecting pandas>=1.2 (from seaborn) Using cached pandas-2.0.3-cp38-cp38-win_amd64.whl.metadata (18 kB) Collecting matplotlib!=3.6.1,>=3.4 (from seaborn) Using cached matplotlib-3.7.5-cp38-cp38-win_amd64.whl.metadata (5.8 kB) Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in e:\anaconda\envs\emg_tensorflow\lib\site-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (1.1.1) Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in e:\anaconda\envs\emg_tensorflow\lib\site-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (0.12.1) Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in e:\anaconda\envs\emg_tensorflow\lib\site-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (4.56.0) Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in e:\anaconda\envs\emg_tensorflow\lib\site-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (1.4.7) Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in e:\anaconda\envs\emg_tensorflow\lib\site-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (24.1) Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in e:\anaconda\envs\emg_tensorflow\lib\site-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (10.4.0) Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in e:\anaconda\envs\emg_tensorflow\lib\site-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (3.1.4) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in e:\anaconda\envs\emg_tensorflow\lib\site-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (2.9.0.post0) Requirement already satisfied: importlib-resources>=3.2.0 in e:\anaconda\envs\emg_tensorflow\lib\site-packages (from matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (6.4.5) Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in e:\anaconda\envs\emg_tensorflow\lib\site-packages (from pandas>=1.2->seaborn) (2024.1) Requirement already satisfied: tzdata>=2022.1 in e:\anaconda\envs\emg_tensorflow\lib\site-packages (from pandas>=1.2->seaborn) (2023.3) Requirement already satisfied: zipp>=3.1.0 in e:\anaconda\envs\emg_tensorflow\lib\site-packages (from importlib-resources>=3.2.0->matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (3.20.2) Requirement already satisfied: six>=1.5 in e:\anaconda\envs\emg_tensorflow\lib\site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib!=3.6.1,>=3.4->seaborn) (1.15.0) Using cached seaborn-0.13.2-py3-none-any.whl (294 kB) Using cached matplotlib-3.7.5-cp38-cp38-win_amd64.whl (7.5 MB) Using cached numpy-1.24.4-cp38-cp38-win_amd64.whl (14.9 MB) Downloading pandas-2.0.3-cp38-cp38-win_amd64.whl (10.8 MB) ---------------------------------------- 10.8/10.8 MB 87.4 kB/s eta 0:00:00 Installing collected packages: numpy, pandas, matplotlib, seaborn Attempting uninstall: numpy Found existing installation: numpy 1.19.5 Uninstalling numpy-1.19.5: ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问。: 'e:\\anaconda\\envs\\emg_tensorflow\\lib\\site-packages\\numpy\\core\\_multiarray_tests.cp38-win_amd64.pyd' Consider using the `--user` option or check the permissions.
03-11
好的，用户在使用TensorFlow环境时尝试安装Seaborn遇到了权限问题。让我仔细看看这个错误信息。首先，用户执行了pip install seaborn，然后系统开始收集所需的包，包括numpy、pandas、matplotlib和seaborn本身。看...
深度学习神经网络——TensorFlow安装及tf2连接服务器连接不到的问题
Siobhan_Mxin的博客
05-06 2069
安装虚拟环境TensorFlow Jupyter notebook使用anaconda虚拟环境时报错RuntimeError: This event loop is already running解决
[Windows+Tensorflow1.15.0搭建属于自己的物体识别环境]
weixin_41923467的博客
11-17 2469
windows+Tensorflow1.15.0
dateutil模块
python编程
11-01 4967
计算时间差 datetime.rrule from dateutil import rrule day = rrule.rrule(rrule.DAILY, dtstart=oneday, until=today).count() rrule.rrule <class 'dateutil.rrule.rrule'> # 相差多少天 rrule.rrule(rrule.DAILY...
Python DATEUTIL 时间库
zhaoleiedu的博客
12-31 1448
Dateutil relativedelta import dateutil import datetime import calendar from dateutil import relativedelta # dateutil下进入报错, 直接从relativedelta进入引用方法 now = datetime.datetime.now() today = datetime.date.today() print(now,today,sep='\n') # 2021-12-28 08:33:09.
python3发布时间_Python3.x：日期库dateutil简介详解
weixin_39841610的博客
11-25 213
Python3.x：日期库dateutil简介安装pip install python-dateutil关于parser#字符串可以很随意，可以用时间日期的英文单词，可以用横线、逗号、空格等做分隔符。#没指定时间默认是0点，没指定日期默认是今天，没指定年份默认是今年。from dateutil.parser importparseparse("Wed, Nov 12")#输出结果：datetime...
dateutil，一个超强的 Python 库！
Trb401012的博客
01-26 2062
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。可以轻松地执行日期和时间的加减操作，计算日期之间的差值，以及执行其他日期和时间的常见操作。库通过其灵活的API，使日期和时间处理变得更加容易和直观，减少了在处理日期和时间时的编码工作量。库，包括其基本用法、常见功能和示例代码，帮助大家更好地理解和利用这个强大的日期和时间处理工具。模块，用于处理日期和时间，但有时候需要更强大和灵活的工具来处理复杂的日期和时间操作。
python不可以安装的软件包_安装好的python包竟然无法import
weixin_39992072的博客
11-29 294
弄了许久，终于把numpy+mlk,scipy都装好了，结果在python中import的时候竟然报错，我已经检查过环境变量，也在对应的文件目录里找到了这些包，也尝试过更新这些包或者是重新装这些包，但还是不能import的，请问有大神能帮忙看看怎么解决这个问题吗？报错内容：>>> import numpyTraceback (most recent call last):File "", line...
下载Anaconda并创建虚拟环境安装python3.6对应tensorflow cpu版以及pytorch cpu版
m0_53298404的博客
02-05 4080
下载Anaconda并创建虚拟环境安装python3.6对应tensorflow cpu版以及pytorch cpu版 以后可能能用到，先自己记录一下，这里小白一枚，欢迎各位指导
解决方案：load() missing 1 required、No module named ‘dateutil‘、ValueError: not enough、Input type错误
白洞，白色的明天在等着我们
04-20 4206
问题1： load() missing 1 required positional argument 问题2：ModuleNotFoundError: No module named 'dateutil' 问题3：RuntimeError: Expected object of backend CPU but got backend CUDA 问题4：ValueError: not enough values to unpack 问题5：Input type and weight type should
【昊鼎王五】执行python3脚本，报“ModuleNotFoundError: No module named 'dateutil'”错的解决方法
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昊鼎王五的博客
11-26 1万+
【昊鼎王五】执行python3脚本，报“ModuleNotFoundError: No module named ‘dateutil’”错的解决方法 报错信息 [root@centos tmp]# python W1.py W1.py:4: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of ...
import tensorflow as tf报错tensorflow 要install什么？
最新发布
05-18
### 解决方案概述 当遇到 `import tensorflow as tf` 报错时，通常可能涉及以下几个方面的原因：TensorFlow未正确安装、Python版本与TensorFlow版本不兼容、依赖库缺失或版本冲突等问题。以下是针对这些问题的具体解决措施。 --- #### 1. 卸载现有TensorFlow及相关依赖 为了防止旧版本的残留文件干扰新版本的安装，建议先完全卸载现有的 TensorFlow 和其相关依赖项： ```bash pip uninstall tensorflow tensorflow-gpu protobuf ``` 此操作可以清除可能导致冲突的旧版本组件[^1]。 --- #### 2. 安装适合当前系统的TensorFlow版本 在重新安装之前，请确认所使用的 Python 版本以及操作系统是否支持目标 TensorFlow 版本。可以通过官方文档查询具体的支持情况[^2]。例如，对于 Python 3.8 或更高版本，推荐安装最新稳定版的 TensorFlow： ```bash pip install --upgrade tensorflow ``` 如果需要 GPU 支持，则应安装对应的 GPU 版本并确保 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 工具包满足最低要求[^3]。 --- #### 3. 检查 NumPy 的版本 有时 NumPy 的高版本可能会引发与 TensorFlow 不兼容的情况。因此，在某些情况下，降低 NumPy 到特定版本（如 1.24.4）能够有效解决问题： ```bash pip install numpy==1.24.4 ``` 这一步骤有助于排除因依赖关系引起的错误[^3]。 --- #### 4. 验证安装成功与否 完成上述步骤之后，可通过以下脚本来测试 TensorFlow 是否被正确加载并且能否识别 GPU 设备： ```python import tensorflow as tf print("TensorFlow Version:", tf.__version__) print("GPU Available:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 如果没有抛出异常，并且输出显示了正确的 TensorFlow 版本号及可用的 GPU 数量，则说明配置无误[^3]。 --- #### 5. 常见问题排查 - **问**: 如果我已经安装了 TensorFlow，为何仍然提示模块找不到？ - **答**: 这可能是由于工作目录下的虚拟环境设置不当或者路径变量未更新所致。请检查当前激活的是哪个虚拟环境，并确保在此环境下执行 pip 命令[^2]。 - **问**: 如何查看已安装的 TensorFlow 版本？ - **答**: 执行如下命令即可获取详细信息： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` - **问**: 我该如何指定某个特定版本的 TensorFlow 来安装呢？ - **答**: 使用带有版本号参数的 pip 命令来实现精确控制，比如： ```bash pip install tensorflow==2.10.0 ``` --- ### 注意事项 务必保持所有软件及其驱动处于最新的状态以获得最佳性能表现；同时也要注意不同工具间的相互依存关系以免造成不必要的麻烦。 ---
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