Linux+pycharm下 安装tensorflow时遇到的bug
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報錯1：
原因：
解決辦法：
報錯2：
原因：
解決辦法：
重新在新虛擬環境下安裝tensorflow
在已有的虛擬環境基礎上重新配置
為當前代碼設置運行環境（解釋器）
報錯1：
在用pycharm運行代碼時，可能發生如下報錯：
- ImportError: cannot import name 'abs'
原因：
protobuf和tensorflow發生了沖突
解決辦法：
第一步：刪除tensorflow所有模塊
pip uninstall tensorflow第二步：刪除protobuf
pip uninstall protobuf第三步：重新安裝tensorflow
pip install tensorflow==1.9.0報錯2：
- illegal instruction (core dumped)??核心轉儲問題
原因：
這都是因為在Linux下 tensorflow沒有安裝好，版本問題。
解決辦法：
重新在新虛擬環境下安裝tensorflow
（如何查看虛擬環境是否有tensorflow，請看”2.?在已有的虛擬環境基礎上重新配置“節）
第一步：在conda環境下安裝新的虛擬環境
conda create -n tensorflow python=3.6.5第二步：激活虛擬環境
source activate tensorflow #激活環境該行代碼是激活tensorflow環境，activate后的名稱可以自己定義。加入定義為tensorflow1，激活后會在最之前有tensorflow環境的字樣：
第三步：安裝tensorflow
conda install tensorflow==1.9.0其中，第一行python版本和第三行tensorflow版本要對應。建議python不要用3.7之后，比較麻煩，tensorflow2.0以后很多東西變了，python3.6配套tensorflow1.9，親測有效。（如果python是3.7，tensorflow可以使用2.2.0，網上說可以）
?
在已有的虛擬環境基礎上重新配置
第一步：查看虛擬環境中已有的配置：
conda env list我們配置的虛擬環境都在conda環境下的env包里。從文件中也可以找到
這是我運行后的結果，可以看到，我的虛擬環境中包括三個環境，一個是base，一個是tensorflow，一個是tensorflow1。
第二步：以tensorflow為例，在這個已有的環境下重新配置tensorflow。
執行：
source activate tensorflow #激活環境 conda install tensorflow==1.9.0第三步：安裝結束后，檢驗tensorflow是否安裝成功
python #進入python環境#出現‘>>>’表明已經進入python環境，在后面輸入： import tensorflow as tf#如果沒有報錯，可以輸入 tf.__version__ #查看tensorflow版本 tf.__path__ #查看tensorflow路徑為當前代碼設置運行環境（解釋器）
File——》settings——》python interpreter
——》點下拉欄? 如果可以看到我們配置的python環境? 直接選擇（之前在conda下配置了tensorflow環境，并且激活了環境，所以這里會有Python3.6（tensorflow）字樣）。如果沒有，看下一步
——》下拉欄沒有我們剛剛配置的環境，手動添加
首先確定我們的python環境在哪里：
參考“2.?在已有的虛擬環境基礎上重新配置” 的第一步，
紅框中的*代表我們當前的環境，看到tensorflow是在anaconda3/envs/tensorflow下，自己記住這個路徑，后面要用。
?
——》在setting的python interpreter中點這個按鈕：
有Add和show all兩項：
——》點Add，出現下面這個界面
——》因為之前用的conda環境，所以選第二個：
——》在存在的環境中找，點···? :
——》按照之前記住的python路徑選擇解釋器，最后定位到python就行。不是python3什么的 就只是python? 然后點OK
最后應用Apply 并OK就可以了。
這樣代碼才能真正運行。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Linux+pycharm下 安装tensorflow时遇到的bug的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
