Tag: tensorflow

通过docker安装Tensorflow时出错: 我试图运行这个 docker run -it tensorflow/tensorflow:1.1.0 bash 但是我得到了这个错误。为什么我得到这个错误（它说：无法find图像'tensorflow / tensorflow：1.1.0'本地），并开始下载，然后停止下载并说超时？你能帮我吗？无法在本地find图像'tensorflow / tensorflow：1.1.0' 1.1.0：从张量stream/张量stream中拉出 c62795f78da9：拉完成 d4fceeeb758e：拉完成 5c9125a401ae：拉完成0062f774e994：正在下载 6b33fd031fac：正在下载 353b34ef0a98：正在下载 4f6aefc14b68：正在下载 ce066374c6ca：正在下载7.505 MB / 115.7 MB c0755a91ab3a：正在下载5.92 MB / 17.13 MB f03279b52d25：下载完成 d1c27c29b7e3：下载完成 23807c5f4b3e：正在下载 docker：在127.0.1.1:53上拨号tcp：查找registry-1.docker.io：读取udp 127.0.0.1:58167->127.0.1.1:53：I / O超时。参见“docker运行 – 帮助”。 nastaran @ nastaran-VirtualBox的：〜$

在miniconda2 docker容器中安装tensorflow，theano，sklearn，nltk: 我已经拉conda / miniconda2图像，我能够运行它，但是当我重新启动容器时，所做的任何更改。因为我是docker工人，所以我不太了解。我的问题是，我怎样才能写一个docker文件，以便像tensorflow theano等所有库安装在它？

bazel安装到0.5.4或更高版本来构buildTensorFlow: 我正在用Bazel使用docker build –pull -t $USER/tensorflow-serving-devel -f Dockerfile.devel .构build一个TensorFlow的容器docker build –pull -t $USER/tensorflow-serving-devel -f Dockerfile.devel . 并运行docker run -it $USER/tensorflow-serving-devel如下所示： https : docker run -it $USER/tensorflow-serving-devel 但是，运行./configure命令后，我得到这个错误 root@4489fe3513fc:/serving/tensorflow# ./configure Extracting Bazel installation… You have bazel 0.5.1 installed. Please upgrade your bazel installation to version 0.5.4 or higher to build TensorFlow! Configuration finished root@4489fe3513fc:/serving/tensorflow# cd .. root@4489fe3513fc:/serving# […]

张量streamMNIST：核心重新启动; 核心似乎已经死亡: 我正在尝试运行docker + tensorflow MNIST示例，并获取与https://stackoverflow.com/users/5473110/user5473110相同的错误消息。使用Deep MNIST专家代码，我得到最后一块数据input的错误。当我缩短块的数量时，错误出现在最后一个块。我可以通过添加一个更多的块来解决这个问题。以下是代码： import argparse import sys import tempfile from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf FLAGS = None def deepnn(x): """deepnn builds the graph for a deep net for classifying digits. Args: x: an input tensor with the dimensions (N_examples, 784), where 784 is the number of […]

Google Cloud：Kubernetes无法findtensorflow_model_server: 我正在尝试使用TensorFlow Serving和Kubernetes服务初始模型中的教程部署Inception-v3模型一切都很好，直到我运行命令： kubectl create -f tensorflow_serving/example/inception_k8s.yaml terminal输出build议成功创build服务“开始服务”和部署“开始部署”。但是，当我跑时： kubectl get pods 我收到这个输出： NAME READY STATUS RESTARTS AGE inception-deployment-2217120516-ntmfl 0/1 CrashLoopBackOff 6 8m inception-deployment-2217120516-s8xlx 0/1 CrashLoopBackOff 6 8m inception-deployment-2217120516-tnzbl 0/1 CrashLoopBackOff 6 8m 通过获取第一个吊舱的日志，我得到了关于错误的信息。运行： kubectl logs inception-deployment-2217120516-ntmfl 返回这个： /bin/sh: 1: serving/bazel-bin/tensorflow_serving/model_servers/tensorflow_model_server: not found 我能够在本地运行服务器，但是在tensorflow服务启动-k8s.yaml文件中使用的映像没有模型服务器。这怎么解决？我一直在试图解决这个问题

TensorFlow Docker没有python3-tk包: 我是TensorFlow的新手。我在MacBook Pro上通过Docker安装了TensorFlow。当我运行一个短码inputmatplotlib.pyplot。我收到以下错误： Traceback (most recent call last): File "timegradient.py", line 3, in <module> import matplotlib.pyplot as plt File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/matplotlib/pyplot.py", line 113, in <module> _backend_mod, new_figure_manager, draw_if_interactive, _show = pylab_setup() File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/matplotlib/backends/__init__.py", line 60, in pylab_setup [backend_name], 0) File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/matplotlib/backends/backend_tkagg.py", line 6, in <module> from six.moves import tkinter as Tk File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/six.py", line […]

tf.contrib.signal.stft返回一个空matrix: 这是我运行的代码片段： import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() filename = 'song.mp3' # 30 second mp3 file SAMPLES_PER_SEC = 44100 audio_binary = tf.read_file(filename) pcm = tf.contrib.ffmpeg.decode_audio(audio_binary, file_format='mp3', samples_per_second=SAMPLES_PER_SEC, channel_count = 1) stft = tf.contrib.signal.stft(pcm, frame_length=1024, frame_step=512, fft_length=1024) sess.close() 由于print(pcm.eval().shape)返回，所以mp3文件被正确解码： (1323119, 1) 当我使用print(pcm.eval()[1000:1010])时，甚至有一些实际的非零值： [[ 0.18793298] [ 0.16214484] [ 0.16022217] [ 0.15918455] [ 0.16428113] [ 0.19858395] [ 0.22861415] […]

在docker中运行pygame: 我试图让PyGame在Docker中运行（所以我最终可以在Windows中使用PyGame和TensorFlow）。但是当我尝试运行时： pip install pygame 我回来了 root@03da78748024:~# pip install pygame Collecting pygame /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pip/_vendor/requests/packages/urllib3/util/ssl_.py:90: InsecurePlatformWarning: A true SSLContext object is not available. This prevents urllib3 from configuring SSL appropriately and may cause certain SSL connections to fail. For more information, see https://urllib3.readthedocs.org/en/latest/security.html#insecureplatformwarning. InsecurePlatformWarning Could not find a version that satisfies the requirement pygame (from versions: ) […]

在Ubuntu 14.04上通过docker安装tensorflow: 我试图通过docker在Ubuntu 14.04上安装tensorflow。它已成功添加到docker图像。但是当我运行泊坞窗图像，我得到以下错误。 [I 16:12:44.450 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /root/.local/share/jupyter/runtime/notebook_cookie_secret /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/widgetsnbextension/__init__.py:30: UserWarning: To use the jupyter-js-widgets nbextension, you'll need to update the Jupyter notebook to version 4.2 or later. the Jupyter notebook to version 4.2 or later.""") [W 16:12:44.479 NotebookApp] WARNING: The notebook server is listening on all IP addresses and […]

Tensorflow：无法使用docker导航到tensorflow文件夹: 我的意图是尝试转移学习，所以我正在关注这个post： https ： //petewarden.com/2016/02/28/tensorflow-for-poets/ 我走到了这一步： docker run -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow:0.7.1-devel但我的修改，因为我想坚持数据： docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 –name tf -v /$(pwd)/TensorFlow-docker:/notebooks b.gcr.io/tensorflow/tensorflow 然后post说这一步已经完成，你会发现自己在一个新的terminal。这是我卡住的地方。这个新的terminalroot@xxxx在哪里？它不能是dockerterminal，因为它运行的ipython服务器，当我检查我的Linux VM ..它更像是root@default 。然后我尝试通过这个命令在一个新的dockerterminal中进入容器： docker exec -it tf /bin/bash ，我得到： root@<container_id>:/notebooks#当我inputls它变空了！我如何访问容器中的文件夹？更具体的张量tensorflow文件夹。