Tensorflow安装失败，提示“编译时的3.5版本模块与运行时的3.6版本不匹配”。

Question

Tensorflow安装失败，提示“编译时的3.5版本模块与运行时的3.6版本不匹配”。

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我尝试从pip安装：

pip3 install --user --no-cache https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

尝试导入后出现以下错误：

 Using TensorFlow backend.
  /usr/lib64/python3.6/importlib/_bootstrap.py:205: RuntimeWarning: 
  compiletime version 3.5 of module 
  'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util' does not match runtime 
  version 3.6
    return f(*args, **kwds)

  2017-11-10 09:35:01.206112: I 
  tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports 
  instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 
  SSE4.2 AVX

问题：

我不明白为什么轮子上写着3.6，但是我收到了关于3.5的警告。
我想编译以优化我的CPU，那么我可以使用pip从源代码安装而不是二进制轮子吗？

- nbecker

在shell中发布arch命令的结果。它很可能不是x86_64。 - Nepho

是的，arch显示x86_64，但这不是问题所在。 - nbecker

8个回答

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我遇到了同样的问题，通过安装Tensorflow 1.3版本而不是1.4版本来解决了这个问题。使用以下命令进行安装：

 pip3 install tensorflow==1.3.0

- nuwan prabhath

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我遇到了同样的问题，我通过以下方式解决：

pip install --ignore-installed tensorflow

问题出现的原因是我之前使用Python 3.5编译了一个本地版本的TensorFlow（以启用某些CPU功能）。最近，我安装了Python 3.6，新版TensorFlow已经支持这些CPU功能，所以我只需安装官方版本即可。 更新： 一些tensorflow更新后，上述方法不再适用。

另一个解决方法是使用虚拟环境，比如anaconda来创建Python 3.5环境：

conda create -n py35 python=3.5
source activate py35
pip install tensorflow

要使用ipython或jupyter notebook，请确保在虚拟环境中安装了ipykernel：

pip install ipykernel

- TSYo

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只需安装TensorFlow的1.3版本即可解决问题。

pip install tensorflow==1.3.0

- Raju Thapa EverestBlogger

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解决方案1： 我的解决方法是降级到最新的Python3.5版本，前往python.org下载最新的Python3.5，安装后使用普通的pip3 install tensorflow即可修复问题，如果无法解决，请尝试第二种解决方案。

解决方案2（还需要将Python3.6降级到Python3.5）： 我使用Pycharm来解决这个问题，我在pycharm编辑器中创建了一个项目，然后将项目解释器从python3.6更改为python3.5，同样地，前往文件 > 首选项，搜索项目解释器，在下拉菜单中从python3.6更改为python3.5，点击应用并等待操作完成。

然后在同一窗口中使用+图标

一个窗口将出现，让您轻松搜索和安装Python库，而无需使用pip，在我们的情况下，我们想要tensorflow，因此只需搜索tensorflow，在搜索结果中选择tensorflow并单击“安装包”即可安装该软件包。

现在您已经准备好了，您的Python3.5上已安装了TensorFlow，请记住这一点。

- Ayyoub

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目前您可以使用低于3.6.x版本的Python，因为Tensorflow 1.4.0与Python 3.6.x不兼容。它一定会正常工作。

- meenachinmay

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我使用tensorflow 1.4.0时遇到了同样的问题。但是现在你可以使用tensorflow 1.6.0。

- shouhuxianjian

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这个问题可以通过在Ubuntu 17.10上运行以下命令解决：

$ conda install tensorflow

。该命令安装了TensorFlow。

- Z Alward

我还发现，通过安装一个带有Python 3.6.3的虚拟环境，然后在安装TensorFlow之前激活该环境，问题得到了解决。$conda create -n tensorflow python=3.6.3 Anaconda --y $conda update conda $source activate envname $conda install tensorflow - Z Alward

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可以查看英文原文，
原文链接

- Maxim · Accepted Answer

警告：模块'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util'的编译时版本3.5与运行时版本3.6不匹配。

这是一个已知问题，已得到优先处理，很快就会得到解决。目前的解决方法是使用Python 3.5。

更新:

此问题已得到解决在夜间构建的TensorFlow版本中："tf-nightly和tf-nightly-gpu现在有一个专为Linux从头构建的python3.6二进制文件。"

即，以下命令应该可以使用Python 3.6：

# tf-nightly or tf-nightly-gpu
pip3 install tf-nightly

您的CPU支持的指令在此TensorFlow二进制文件中未被编译使用：SSE4.1 SSE4.2 AVX

这个警告来自于默认的TensorFlow分发版是没有编译CPU扩展支持的（更多信息在此）。如果您想获得一个经过CPU优化的TensorFlow软件包，唯一的选择是自己构建。这有点繁琐，但完全可行。构建将生成_wheel_文件，您只需使用以下命令进行安装：

pip3 install /path/to/the/tensorflow.whl

但是如果你只想抑制警告，可以这样做：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'