1.版本 ubuntu版本为14.04 python为3.6.5 tensorflow为pip3安装的1.8.0版本 2.解决 删除原先的tensorflow:sudo pip3 uninstall tensorflow 下载tensorflow1.5.0版本安装就可以了

使用 conda install -c conda-forge tensorflow 或者 conda install -c conda-forge tensorflow-gpu 试下.

1.问题发现 有这样一段代码: #include <stdio.h> int main() { int a, b, num1, num2, temp; printf("please input two numbers:\n"); scanf("%d,%d", &num1, &num2); if(num1 > 0 && num2 > 0) (1) { a = num1; b = num2; temp = a%b;

编译没有警告,没有错误,运行就打印 段错误 (核心已转储) 网上找了一下,都是各种问题,都推荐用gdb 调试解决,咱也来趁机学习gdb一下.   gcc+gdb)输入命令行 运行 sudo apt-get install build-essential build-essential包含gcc和gdb等工具,是C语言的开发包. 安装完了可以执行 一般来说GDB主要调试的是C/C++的程序.要调试C/C ++的程序,首先在编译时,我们必须要把调试信息加到可执行文件中.使用编译器(cc/ gcc/g

今天写程序出现了“段错误(核心已转储)"的问题,查了一下资料,加上自己的实践,总结了以下几个方面的原因. 1.内存访问出错  这类问题的典型代表就是数组越界. 2.非法内存访问 出现这类问题主要是程序试图访问内核段内存而产生的错误. 3.栈溢出  Linux默认给一个进程分配的栈空间大小为8M.c++申请变量时,new操作申请的变量在堆中,其他变量一般在存储在栈中.  因此如果你数组开的过大变会出现这种问题.  首先我们先看一下系统默认分配的资源: 1 ulimit -a 可以看到默认分配的栈大

段错误 (核心已转储): data/voc.names中文标签改成英文

Linux下写C++程序出现“段错误(核心已转储)”的问题: 段错误一般就是指访问的内存超出了系统所给这个程序的内存空间,通常这个值是由gdtr来保存的,他是一个48位的寄存器,其中的32位是保存由它指向的gdt表,后13位保存相应于gdt的下标,最后3位包括了程序是否在内存中以及程序的在cpu中的运行级别,指向的gdt是由以64位为一个单位的表,在这张表中就保存着程序运行的代码段以及数据段的起始地址以及与此相应的段限和页面交换还有程序运行级别还有内存粒度等等的信息.一旦一个程序发生了越界访问,

测试Caffe的时候, cd ~ && python -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure" 出现了 段错误(核心 已转储) 错误. 修改方法: 使用了387版本的驱动程序,把387版本链接库目录加入路径 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/nvidia-387/:$LD_L

解决方法:编辑->首选项关闭->插件->取消"多文件编辑"

笔者在学习ROS的时候遇到的这个问题,使用的系统是ubuntu16.04,ROS版本是kinetic,在运行小海龟程序的时候突然打不开海龟界面的程序节点turtlesim-node,四处寻找答案未果,最后在ROS的问答社区找到了答案,如下图所示,是我在博客问答区发布的问题,最后自己解答了,给大家参考参考.

pip install sqlacodegen pip install pymysql sqlacodegen mysql+pymysql://username:password@127.0.0.1:3306/db_name > models_tmp.py

FaceNet---Tensorflow下的下的实战篇 @WP20190225 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝目录＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 一.FaceNet算法简介 二.FaceNet配置与使用 2.1 安装环境的确定 2.2  下载文件:FaceNet源码 + LFW数据集 + 模型 2.3 环境配置 2.4 测试自己的数据 三.遇到的问题与解决方式 3.1 安装requirements.txt里要求的依赖项时报错 3.2 非法指令 (核心已转储) 3.3 找不到路径 3.4 模型版本

Ubuntu系统---以virtualenv方式安装Tensorflow-CPU 一.安装环境 环境:Ubuntu18.04+CPU+python2.7 本文介绍:如何在ubuntu上以virtualenv方式安装tensorflow. 采用virtualenv方式安装的原因?系统中的多个python混用会导致$PYTHONPATH混乱,或者各个工程对于package的版本要求不同等等情况.有一个简单的解决方案就是用virtualenv来隔离多个python,其本质只是实现隔离不同python中

最近做一个C++开源项目发现一个奇怪问题,通过clang编译链接执行程序每到有一个就崩溃了,gcc下则没有此问题. 后来通过调试,发现原因是bool返回的方法是没有return语句!问题是为啥还能通过编译呢? 列子如下: #include <iostream> class Test { public: bool yes(); }; bool Test::yes() { std::cout << "yes" << std::endl; // retur

  1 导言 1.1 编制目的 该文档为选用Appium作为移动设备原生(Native).混合(Hybrid).移动Web(Mobile Web)应用UI自动化测试的相关自动化测试人员.开发人员等提供参考. 1.2 预期读者 自动化测试人员.测试代表.开发人员等. 2 概述 2.1 Appium设计哲学 不需要为了自动化而且重新编译或修改测试app: 不应该让移动端自动化测试限定在某种语言和某个具体的框架:也就是说任何人都可以使用自己最熟悉最顺手的语言以及框架来做移动端自动化测试: 不要为了移动

Python是一种计算机程序设计语言.你可能已经听说过很多种流行的编程语言,比如非常难学的C语言,非常流行的Java语言,适合初学者的Basic语言,适合网页编程的JavaScript语言等等. 下载 写于2018年3月25号,下载最新版python 3.6.432位下载地址:https://www.python.org/ftp/python/3.6.4/python-3.6.4.exe64位下载地址:https://www.python.org/ftp/python/3.6.0/python-

详细Ubuntu18.04,CUDA9.0,OpenCV3.1,Tensorflow完全配置指南 问题1:使用Cmake编译opencv源码 CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND. Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files: CUD

基于python学习笔记——多进程间通信——Linux信号基础的学习基础,进一步学习Python标准库中的signal模块. 尽管signal是python中的模块,但是主要针对UNIX平台(比如Linux,MAC OS),而Windows内核中由于对信号机制的支持不充分,所以在Windows上的Python不能发挥信号系统的功能. signal模块负责python程序内部的信号处理:典型的操作包括信号处理函数.暂停并等待信号,以及定时发出SIGALRM等: 1 signal基本信号名 引入模块

1.下载Python for windows 废话不说,直接上网址:https://www.python.org/ftp/python/3.5.1/python-3.5.1.exe 2.安装Python for windows 运行安装文件之后,你会看到这个页面: 不得不说Python 在 Windows平台下的安装比傻瓜式还傻瓜式,直接点击Install Now,Python就直接被装到你的C盘了.我当时心想:咱作为IT人员,怎么能局限于傻瓜式的安装呢?不,咱要有自己的选择.然后,毅然决然的点

找暑期实习,3月份分别投了百度和腾讯的实习简历,都止步于笔试,总结的主要原因有两点:基础知识不扎实,缺乏项目经验．后来到拉勾网等网站上寻找实习,看了很多家,都还是处于观望状态．后来参加了武汉实习吧在大活举办的实习分享会,听完后最大的收获是获取了更多的信心．再过了几天偶然看到了年级群邮里发的一篇We信水果帮的实习招聘,加上发现是之前认识的学长发的邮件,于是和学长了解了一下情况,把简历发出去了．没过两天5月15日就收到了面试通知．面试之后,心里一阵紧张,毕竟是第一次经历求职面试,不过还算顺利,面试通