Не удается установить Keras

У меня проблемы с установкой Keras. Сначала я подумал, что это потому, что я использовал более старую версию pip, поэтому я обновился:

$ pip install --user --upgrade pip
You are using pip version 7.1.0, however version 9.0.3 is available.
You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command.
Collecting pip
  Using cached pip-9.0.3-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: pip
Successfully installed pip-9.0.3

Затем я снова попытался установить Keras:

$ pip install --user keras
You are using pip version 7.1.0, however version 9.0.3 is available.
You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command.
Collecting keras
  Using cached Keras-2.1.5-py2.py3-none-any.whl
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): scipy>=0.14 in /path/to/python/2.7.8/intel/lib/python2.7/site-packages (from keras)
Collecting numpy>=1.9.1 (from keras)
  Using cached numpy-1.14.2.zip
    Complete output from command python setup.py egg_info:
    Traceback (most recent call last):
      File "<string>", line 20, in <module>
      File "/local/tmp/pip-build-VXIWgu/numpy/setup.py", line 34, in <module>
        raise RuntimeError("Python version 2.7 or >= 3.4 required.")
    RuntimeError: Python version 2.7 or >= 3.4 required.

    ----------------------------------------
Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /local/tmp/pip-build-VXIWgu/numpy

Интересно, что хотя я успешно установил pip версии 9.0.3, он все еще использует более старую версию pip.

Ошибка говорит, что мне нужен Python версии 2.7 или> = 3.4. Однако у меня Python 2.7:

$ python
Python 2.7.8 (default, Sep 18 2014, 11:21:42) 
[GCC Intel(R) C++ gcc 4.4 mode] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 

Из этот вопрос я подумал, что проблема может быть в TensorFlow. Вот и проверил свою версию:

>>> import tensorflow as tf
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcublas.so.7.5 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] Couldn't open CUDA library libcudnn.so.4.0.7. LD_LIBRARY_PATH: /path/to/python/2.7.8/intel/lib:/path/to/slurm/15.08.10/lib
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:3304] Unable to load cuDNN DSO
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcufft.so.7.5 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcurand.so.7.5 locally
>>> tf.__version__
'0.10.0rc0'

У меня явно установлен TensorFlow.

Так как я могу это исправить? (Примечание: у меня нет прав администратора - не могу использовать sudo).

У вас установлено 2 версии Python? Вы пробовали обновить пип? На самом деле, как только pip обновляется, он удаляет старые версии pip, насколько мне известно, за исключением случаев, когда вы используете две версии python (например, 2.7 и 3.x). Затем вам нужно использовать pip и pip3

pythonic833 27.03.2018 01:12

Я все же пытался обновить pip (см. Первую часть сообщения). У меня только одна версия Python.

StatsSorceress 27.03.2018 02:42

Скорее всего, у вас несколько установок python, похоже, у вас есть дистрибутив Intel python, а также тот, который установлен системой. Можете ли вы описать установку вашей системы, дистрибутив Linux и установки Python?

Dr. Snoopy 27.03.2018 10:48
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
3
578
1

Ответы 1

Если вам нужен больший контроль над своей средой, вы можете создать виртуальную среду.

pip install virtualenv
virtualenv -p=python2.7 controlledENV

Спасибо за Ваш ответ. Вы можете объяснить, почему это поможет? AFAIK, у меня все равно не было бы привилегий sudo.

StatsSorceress 27.03.2018 02:43

Вам не нужны привилегии sudo. Это позволяет вам иметь контролируемую среду для работы с пипами. Похоже, ваша среда немного вышла из-под контроля. Это немного глупо, потому что вам нужно иметь некоторый контроль над pip, чтобы установить virtualenv.

kilojoules 27.03.2018 03:00

Другие вопросы по теме