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解决Ubuntu18下PyCharm无法调用TensorFlow-GPU问题

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简介：
本教程详解在Ubuntu 18系统中配置PyCharm以支持TensorFlow-GPU的过程，解决常见问题和注意事项。适合深度学习开发者参考。 问题描述：我通过控制台使用tensorflow-gpu没问题，但是通过pycharm使用却不可以。在控制台上输入命令后的情况如下所示： ``` answer@answer-desktop:/$ python Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 13:15:42) [GCC 7.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux Type help, copyright, credits or license for more information. >>> import tensorflow as tf 2020-02-04 21:37:12.9 ```

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  • 解决Ubuntu18下PyCharm无法调用TensorFlow-GPU问题
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    本教程详解在Ubuntu 18系统中配置PyCharm以支持TensorFlow-GPU的过程，解决常见问题和注意事项。适合深度学习开发者参考。 问题描述：我通过控制台使用tensorflow-gpu没问题，但是通过pycharm使用却不可以。在控制台上输入命令后的情况如下所示： ``` answer@answer-desktop:/$ python Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 13:15:42) [GCC 7.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux Type help, copyright, credits or license for more information. >>> import tensorflow as tf 2020-02-04 21:37:12.9 ```
     
  • 解决TensorFlow GPU版本的OOM问题
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    本文章介绍了如何解决使用TensorFlow GPU版本时遇到的内存溢出(OOM)问题，提供了多种有效的方法和建议。 在使用mask_rcnn预测自己的数据集时，会出现以下错误：ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape [1,512,1120,1120] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[{{node rpn_model/rpn_conv_shared/convolution}} = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format=NCHW, dilation
     
  • 迅速解决PyCharm中无法引用matplotlib的问题
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    本教程提供了一种快速有效的解决方案来处理PyCharm环境中遇到的matplotlib库引用问题。通过简单的步骤帮助开发者轻松解决这一常见障碍，确保项目开发顺利进行。 今天在使用PyCharm安装一些数据分析所需的模块时，在Ubuntu系统上操作非常方便快捷。只需几条命令即可完成几个常用模块的下载、编译与安装，比Windows下的手动下载文件再通过pip方式安装要简单许多。 不过需要注意的是，默认情况下，这些模块会被安装到“usr/lib/python2.7”目录下。然而，像matplotlib这样的特定模块在安装时会有所不同，它倾向于被放置于“usr/lib/pymodules/python2.7”路径中。因此，在未对PyCharm进行相应配置的情况下，可能会导致找不到该模块的问题出现。
     
  • TensorFlow-GPU安装中的常见问题与解决办法
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    本文将详细介绍在安装TensorFlow-GPU过程中遇到的各种常见问题，并提供详尽的解决方案和建议，帮助用户顺利完成环境配置。 本段落详细介绍了在安装tensorflow-gpu过程中可能遇到的常见问题及相应的解决方案，具有较高的参考价值。有兴趣的朋友可以查阅一下。
     
  • 解决PyCharm中控制台无法启动的问题
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    本文提供了解决PyCharm开发环境中控制台无法启动问题的方法和步骤，帮助开发者快速恢复工作环境。 在使用PyCharm过程中遇到无法启动控制台的问题？最近发现打开PyCharm后突然不能启动控制台了，无论是IPython还是Python本身都无法正常使用。 问题的原因可能是你安装了一个较高版本的ipython（例如ipthyon5.0.0）。可以尝试以下步骤来解决： 1. 卸载当前的ipython：`pip uninstall ipython` 2. 安装特定版本的ipython，如4.2.0： `pip install ipython==4.2.0` 如果PyCharm是大于2016年的版本，并且你安装了较高版本的IPython，则可能会出现兼容性问题。以上就是解决在使用PyCharm时无法启动控制台的方法，希望能对你有所帮助。
     
  • 解决PyCharm中控制台无法启动的问题
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    本篇文章主要针对在使用PyCharm过程中遇到的控制台无法启动的问题提供解决方案，帮助开发者快速解决问题。 在使用PyCharm这款强大的Python集成开发环境（IDE）的过程中，有时可能会遇到无法启动控制台的问题，这无疑会给编程工作带来不便。本段落将详细解析这个问题的成因，并提供解决方案。 问题描述： 当尝试在PyCharm中启动控制台时，无论是内置的Python控制台还是IPython控制台均无法正常启动。这种情况可能是由于软件内部组件之间的兼容性问题导致的，特别是在与IPython版本不匹配的情况下更为常见。 可能的原因： 1. IPython版本过高：如果安装了一个比PyCharm支持的更高版本的IPython，可能会出现这种问题。例如，如果你系统中安装了IPython 5.0.0或以上版本而你的PyCharm版本低于2016年发布的，则会出现不兼容的情况。 解决步骤： 1. 卸载当前的IPython：通过命令行工具（如终端或者命令提示符）执行`pip uninstall ipython`来卸载当前安装的IPython。 2. 安装与PyCharm兼容的IPython版本：使用`pip install ipython==4.2.0`命令，安装一个可以与较早版的PyCharm协同工作的IPython 4.2.0。 此外，还有其他可能的解决方案： 3. 检查PyCharm设置：确保在“Project Interpreter”选项中已经正确配置了Python解释器路径和相关环境。 4. 更新PyCharm：如果可行的话，请尝试将PyCharm更新到最新版本。新版本通常会修复已知的问题，包括兼容性和稳定性问题。 5. 重新安装PyCharm：如果上述方法无效，则考虑完全卸载并重新安装PyCharm以确保没有遗留的配置错误。 6. 查看日志文件：在“Help”菜单中选择查看日志文件选项（如MacOS中的Show Log in Finder，Windows下的Show Log in Explorer），寻找可能导致问题的具体信息。 7. 社区支持：如果问题依然存在，请访问PyCharm的官方论坛或用户社区寻求帮助。那里有许多经验丰富的开发者可以提供专业意见和解决方案。 总之，在遇到无法启动控制台的问题时，首先应检查IPython版本与PyCharm之间的兼容性，并尝试上述常规故障排除步骤。保持软件更新、正确配置以及积极利用社区资源是解决此类问题的关键所在。希望这些信息能够帮助你顺利解决问题并继续享受高效编程体验。
     
  • 解决 PyCharm 中模块调用失败的问题
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    本文章介绍了在PyCharm开发环境中遇到模块调用失败问题的原因及解决方案。通过详细步骤指导用户排查和解决问题，帮助开发者顺利进行Python项目的编写与调试工作。 为了检测Python环境中是否已安装所需的模块，请首先检查当前系统环境中的Python版本及其已安装的库列表。如果发现所需模块尚未安装，则可以使用pip工具进行手动安装。 接下来，确保PyCharm使用的虚拟环境与您正在工作的项目目录一致。如果不一致的话，在File菜单中选择Default Settings，然后点击Show All找到并删除掉当前工作目录所用的环境设置，并重新配置为系统默认Python解释器或指定其他合适的Python环境路径后保存更改。 以上方法可以解决PyCharm中模块调用失败的问题。希望上述内容能够帮助到大家解决问题，在开发过程中遇到类似情况时，您可以参考此解决方案进行处理。
     
  • PyCharm解决无法导入本地模块的问题方法
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    本文详细介绍了在使用PyCharm开发过程中遇到的无法导入本地模块问题，并提供了有效的解决方案。帮助开发者轻松解决这一常见难题。 今天给大家分享如何解决 PyCharm 无法导入本地模块的问题。这个问题有一定的参考价值，希望能帮到大家。一起看看解决方案吧。
     
  • 轻松解决PyCharm无法导入模块的“未解析引用”问题
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    本教程详细讲解如何在使用PyCharm开发Python项目时，有效解决因环境配置不当导致的“未解析引用”警告，帮助开发者快速排除障碍。 今天为大家分享一篇关于解决Pycharm无法导入包的问题（Unresolved reference）的文章，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随我们一起深入了解吧。
     
  • 关于PyCharm中pip 10.0版本无法使用的问题解决方法
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    本文介绍了在PyCharm环境下遇到pip 10.0版本无法正常使用时的具体问题及解决方案，帮助开发者顺利解决问题。 在使用 PyCharm 进行 Python 开发过程中，有时会遇到需要更新 pip 的情况。当升级到 pip 10.0 及以上版本后，在 PyCharm 中可能会出现无法自动安装第三方库的问题。 问题的核心在于，PyCharm 内部的包管理工具依赖于旧版 pip 的 `main` 函数来执行安装和卸载操作。然而在新版 pip 设计变更之后，不再直接暴露 `main` 函数，导致了 PyCharm 中内置的包装工具无法正常调用。 为了解决这个问题，请按照以下步骤进行： 1. 找到 PyCharm 的安装路径，在 Windows 系统中通常位于 `C:\Program Files\JetBrains\PyCharm [版本号]\plugins\python\helpers`。在该目录下找到名为 `packaging_tool.py` 的文件。 2. 使用文本编辑器打开 `packaging_tool.py` 文件，定位到其中的 `do_install` 和 `do_uninstall` 函数。这两个函数负责执行库的安装和卸载操作。 3. 在文件顶部添加以下导入语句： ```python import pip._internal as pip_new ``` 4. 修改 `do_install` 和 `do_uninstall` 函数中的调用方式，将原有的代码修改为使用新版 pip 的接口。例如，对于安装功能的原代码是这样的： ```python return pip.main([install] + pkgs) ``` 需要改为： ```python return pip_new.main([install] + pkgs) ``` 完成上述步骤后，保存文件并重启 PyCharm，现在应该可以正常地使用内置的包管理器来安装和卸载第三方库了。 总结来说，在遇到新版 pip 在 PyCharm 中无法正常使用的问题时，需要手动修改 `packaging_tool.py` 文件以适应新版本的接口设计。这将确保在开发环境中能够顺利利用 pip 来维护项目所需的 Python 库，并保持环境的稳定性和高效性。