在TensorFlow 1.15中,推荐使用Keras 2.2.4版本。最后,对于Python,TensorFlow 1.15支持Python 3.6、3.7和3.8版本。在安装TensorFlow 1.15时,需要确保您的Python版本与TensorFlow兼容。需要注意的是,如果您在使用TensorFlow 1.15时遇到任何问题,可以尝试升级或降级Numpy、Keras或Python的版本,以确保它们与TensorFlow 1.15的兼容性...
tensorflow-1.8:py2 TensorFlow 1.8.0 + Keras 2.1.6 on Python 2. TensorFlow 1.7 tensorflow-1.7 TensorFlow 1.7.0 + Keras 2.1.6 on Python 3.6. tensorflow-1.7:py2 TensorFlow 1.7.0 + Keras 2.1.6 on Python 2. TensorFlow 1.5 tensorflow-1.5 TensorFlow 1.5.0 + Keras 2.1.6 on Python 3.6. ten...
AttributeError: module ‘h5py.h5’ has no attribute ‘CYTHON_VERSION_COMPILED_WITH’ 根据报错信息,似乎是因为在导入 TensorFlow 时引用了 h5py 库,但是 h5py 库版本不兼容所导致的。 解决方法 tips:仅针对tensorflow1.15.3版本做参考 Python3.7 pip install tensorflow==1.15.3 pip install keras==2.3.1 pi...
安装Tensorflow-gpu 与 keras的时候,一定先要注意版本的对应,不然很容易出错,在看的时候,建议先看完整篇文章再上手。 一、环境+配置 本机环境 显卡:RTX3050Ti(notebook) Windows10专业版 NVIDIA 511.65 网上查到的可行版本 (跟本人所使用的有所偏差) python3.7.0+CUDA11.6.0+cuDNN8.3.2+tensorflow2.7.0+Keras...
根据报错信息,似乎是因为在导入 TensorFlow 时引用了 h5py 库,但是 h5py 库版本不兼容所导致的。 解决方法tips:仅针对tensorflow1.15.3版本做参考 Python3.7 pip install tensorflow==1.15.3 pip install keras==2.3.1 pip install numpy==1.16.0 pip install h5py==2.10.0 复制 pip install tensorflow==1.15...
tensorflow+python+keras版本对应关系 tensorflow+python+keras版本对应关系建议使⽤conda 来构建不同的环境 Framework Env name (--env parameter)Description Docker Image Packages and Nvidia Settings TensorFlow 2.2tensorflow-2.2TensorFlow 2.2.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.7.TensorFlow 2.1tensorflow-2....
然后说Tensorflow与Keras版本对应表: 这里tf2.3是对应keras2.4 于是写一下注意点: 安装cuda10.0以上版本,比如10.1 python3.6必须,因为tf2.3需要依赖Keras-Preprocessing,而这货不支持3.6以上环境,推荐安装Keras-Preprocessing1.1.2,这个也是Keras的一个依赖,还有一点最好在管理员权限下打开cmd窗口再pip或conda,因为有些依赖...
TensorFlow 1.4：适用于 Python 2 和 3.6，与 Keras 2.0.8 配合使用。TensorFlow 1.3：适用于 Python 2 和 3.6，与 Keras 2.0.6 配合使用。在安装 TensorFlow 和 Keras 时，请务必遵循上述版本组合，以避免兼容性问题。接下来，为您提供一段测试程序（简化版鸢尾花分类），此代码无需准备...
Tensorflow和Keras版本对应关系 二者对应版本号如表所示(Keras新版本对Tensorflow老版本不兼容,需注意安装版本号) FrameworkEnv name (--env parameter)DescriptionDocker ImagePackages and Nvidia Settings TensorFlow 2.2tensorflow-2.2TensorFlow 2.2.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.7.floydhub/tensorflowTensorFlow-2.2 ...
个人经验表明，使用PyCharm的设置选项来查找和管理库版本是一个有效的方法。确保在安装库时遵循官方文档的指导，有助于避免兼容性问题。总结，遇到与TensorFlow 1.15.3版本相关的兼容性问题时，主要关注库版本的匹配性，如NumPy、Keras和h5py等，以及Python的版本选择。遵循官方文档，对库进行正确的安装与...