linux跑python代码遇到的问题
- 查看numpy的版本
- ValueError: Parent directory of 路径 doesn’t exist
- pip更新出错
- ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.keras.models’
* - 方法一
- 方法二
- github代码运行出错
查看numpy的版本
基本查看python的任何的包的版本都可以使用这个方法。
; ValueError: Parent directory of 路径 doesn’t exist
完整错误信息： ValueError: Parent directory of I:\代码\老师发的代码\EvoNet-master\EvoNet-master\model\ETNet_djia30_30\model doesn't exist, can't save
参考博客说是tensorflow保存训练数据时报错，即将绝对路径修改为相对路径：
下面是我的代码：
self.saver.save(sess, os.path.join(path, save_model_name, 'model'))
debug进main函数找寻一下这个 path在哪里，找到了，它修改为相对路径。
pip更新出错
执行命令，结果到半路把pip删了，然后报错说打不开环境下的scrapts下的pip-script.py文件
pip install --upgrade pip
解决方案用conda安装
conda install -n python36 pip==21.3.1
稳妥命令
pip install --user --upgrade pip
其他pip安装错误参考下面这个文章
Python中pip更新方法
ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.keras.models’
这个问题是 import时 keras的路劲不对。
; 方法一
调用环境下的 keras，直接用命令 pip install keras==2.0.6安装一个 keras，但是要注意版本的匹配问题，参考博客tensorflow和keras的版本匹配。然后修改 from tensorflow.keras为 from keras，
源代码 from tensorflow.keras.models import Model, model_from_json
修改后的代码 from keras.models import Model, model_from_json
方法二
调用 tensorflow里面的 keras，找到需要调用的 keras的位置 tensorflow.python.keras。
将 from tensorflow.keras.x import y
修改为 from tensorflow.python.keras.x import y
将 import tensorflow.keras.backend as K
修改为 from tensorflow.python.keras import backend as K
github代码运行出错
如果运行作者的原始代码和原始数据，通常是由于版本问题或配置文件数据不匹配。
[En]
If you run the author’s original code and original data, it is usually due to * version problem * or * mismatch of configuration file data * .
使用aconda prompt到路径上去执行redeme的命令。
修正报的错。重新安装应的Python的版本和tensorflow的版本。
环境没问题，查看这个博客ValueError: too many values to unpack，是数据不匹配的问题，然后发现我应该跑run而不是run_test,轻易不要去怀疑作者的思路是不是有问题。
Original: https://blog.csdn.net/csdn_1_10086/article/details/123831623
Author: 小手指动起来
Title: 跑代码遇到问题汇总
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