张量流不能与齐柏林飞艇一起工作答案

【问题标题】：tensorflow can not work with zeppelin张量流不能与齐柏林飞艇一起工作
【发布时间】：2017-08-03 02:28:36
【问题描述】：

在安装了 zeppelin、Anaconda 和 tensorflow 的服务器上，它运行良好。但是当我想在 zeppelin 上刮代码时，如下所示：

%python
import pandas as pd
import tensorflow as tf

运行这段代码，我遇到了这样的错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/hadoop/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 24, in <module>
    from tensorflow.python import *
  File "/home/hadoop/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 71, in <module>
    from tensorflow.python.framework.framework_lib import *
  File "/home/hadoop/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/framework_lib.py", line 73, in <module>
    from tensorflow.python.framework.ops import Graph
  File "/home/hadoop/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 41, in <module>
    from tensorflow.python.framework import registry
  File "/home/hadoop/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/registry.py", line 28, in <module>
    from tensorflow.python.platform import tf_logging as logging
  File "/home/hadoop/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/platform/tf_logging.py", line 53, in <module>
    if _interactive:
NameError: name '_interactive' is not defined

如何解决这个问题。我没有用谷歌搜索这个解决方案。

【问题讨论】：

标签： tensorflow apache-zeppelin

【解决方案1】：

最后，我修复了文件

/home/hadoop/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/platform/tf_logging.py

像这样：

# If we are in an interactive environment (like jupyter), set loglevel to info
# and pipe the output to stdout
if True:
#if _interactive: 
  _logger.setLevel(INFO)
  _logging_target = _sys.stdout
else:
  _logging_target = _sys.stderr

并重新启动 zeppelin 的 python 解释器。它工作正常！

【讨论】：

【解决方案2】：

tensorflow 项目中有一个关于这个的问题：https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/8420

他们通过将 _interactive 设置为默认值 False 来修复它

# If we are in an interactive environment (like jupyter), set loglevel to info
# and pipe the output to stdout
_interactive = False
if _interactive: 
  _logger.setLevel(INFO)
  _logging_target = _sys.stdout
else:
  _logging_target = _sys.stderr

最好的方法是在发布版本中包含错误修复后立即更新 tensorflow，或者更新 /site-packages/tensorflow/python/platform/tf_logging.py，就像他们在上述提交中所做的那样。

问候，洛伊克

【讨论】：