tensorflow 中import prettytensor 出错

本文介绍了在使用特定版本的TensorFlow时,遇到prettytensor版本不兼容的问题及解决方法。通过调整prettytensor版本至0.7.1,成功解决了TypeError错误。

安装prettytensor时直接使用的是pip安装

pip install prettytensor

结果import的时候出错了,提示:

TypeError: zeros_initializer() missing 1 required positional argument: 'shape'

在网上找了一圈,发现是版本问题

我的tensorflow版本是:0.12.0-rc1
pip自动安装的prettytensor的版本是:0.7.4

解决方案

将prettytensor的版本改为0.7.1
先用pip将原来的prettytensor删掉

pip uninstall prettytensor

然后安装0.7.1版本

pip install prettytensor==0.7.1

之后import成功

### 正确安装 TensorFlow 并成功执行 `import tensorflow as tf` 为了确保能够顺利安装 TensorFlow 并成功导入模块,建议按照以下指导操作: 对于 CUDA 8.0+CUDNN5.1+NVIDIA384 的配置环境,如果遇到安装 TensorFlow 不报错但是 `import tensorflow` 报错的情况,可以尝试指定版本进行安装。通过命令行工具使用清华镜像源来安装特定版本的 TensorFlow-GPU 可能会解决问题[^1]。 ```bash sudo pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.2.0 ``` 当在 PyCharm 或者其他 IDE 中工作时,确认项目解释器已经正确设置了 Python 环境,并且该环境中包含了最新安装的 TensorFlow 库[^2]。 针对 Ubuntu 用户来说,有时由于路径设置不当也会引发无法正常加载 TensorFlow 的情况。此时可以在 Conda 虚拟环境下添加 `.pth` 文件指向 `/usr/local/lib/pythonX.Y/dist-packages` (其中 X 和 Y 是具体的 Python 版本号),从而让 Python 解释器知道去哪里查找已安装的包[^3]。 另外,在某些情况下,尤其是在 Windows 上使用 Anaconda 创建虚拟环境时,可能会因为缺少 Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015 导致类似的错误发生。因此,确保系统上存在此 redistributable 组件也是必要的步骤之一[^5]。 最后提醒一点,考虑到不同操作系统之间可能存在差异化的依赖关系处理方式,所以最好参照官方文档中的说明来进行相应平台上的 TensorFlow 安装过程[^4]。
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