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Si le chemin d'accès à Python sur l'ordinateur des agents est le même que celui de l'ordinateur personnel et que la variable PATH contient également le chemin d'accès, cela devrait fonctionner...
Où se trouve cette variable PATH ?
L'état d'exécution dans PythonDLL est maintenant vérifié par le code :
Remise à jour de la PythonDLL
Certains utilisent sys.stderr.write(), mais sans console, sys.stderr=None. Nous avons dû faire une coupure.
Roffild, bonjour.
Avez-vous une bibliothèque disponible pour python, version 3.6 ? J'utilise TensorFlow et sa dernière version ne prend en charge que la version 3.6.
Si disponible, veuillez fournir un lien vers le fichier.
Merci.
Roffild, bonjour.
Avez-vous une bibliothèque disponible pour python, version 3.6 ? J'utilise TensorFlow et sa dernière version ne prend en charge que la version 3.6.
Si disponible, veuillez fournir un lien vers le fichier.
Merci.
TensorFlow 1.13 et 1.14 fonctionnent bien avec Python 3.7. Aucun problème avec Pytorch non plus.
TensorFlow 1.13 et 1.14 fonctionnent bien avec Python 3.7. Aucun problème avec Pytorch non plus.
Ils ne fonctionnent pas si le processeur ne supporte pas certaines instructions (je pense queAVX n' estpas présent danstous les processeurs ), a écrit https://www.mql5.com/ru/forum/307970/page5#comment_11086500.
J'ai écrit à ce sujet et il est intéressant que sur mon ordinateur portable ne fonctionne pas avec TensorFlowSharp sous c# , mais sur PC aucun problème, googlé l'info besoin de recompiler tensorflow.dll lui-même pour c++, il est dans le paquet TensorFlowSharp
En général, pas tout le matériel peut exécuter la même version de TensorFlow , pour mon ordinateur portable seulement trouvé tensorflow-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl sur GitHub il a installé, mais comme écrit ci-dessus pour Python 3.6 seulement
voici le GitHub pour trouver ce sur quoi j'écris: https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel
Le message"Votre CPU supporte des instructions pour lesquelles ce binaire TensorFlow n'a pas été compilé : AVX AVX2" apparaît également sur les CPU plus récents. Il s'agit d'un bogue connu dans TensorFlow. Elle n'affecte en rien la version Python.
Puisque TensorFlow 1.13 dans Anaconda est construit avec Python 3.7
Pytorch 1.0 est également construit sous Python 3.7.
Je peux construire une bibliothèque sous Python 3.6, mais j'utilise Python 3.7 depuis janvier et je n'ai aucun problème.