ptb数据集是语言模型学习中应用最广泛的数据集,常用该数据集训练RNN神经网络作为语言预测,tensorflow对于ptb数据集的读取也定义了自己的函数库用于读取,在python 1.0定义了models文件用于导入ptb库函数,然而当python升级后,导入models文件时就会出现:ModuleNotFountError错误,这时需要靠自己下载导入,github上有人共享了models文件,但是不清楚如何安装,网上教程很多,但是安装了还有很多的错误,本人捣鼓了一天算将其成功导入,因此写成教程,可以不用下载低版本tensorflow,注意:该教程适用于linux系统下tensorflow。
步骤1:在低版本tensorflow中,导入ptb库的语句为“from tensorflow.models.rnn.ptb import reader”,其形式与导入mnist库一样,因此我们需要查找安装models库的位置,在命令行中输入:
locate tensorflow/examples/tutorials
此时将会显示出有上面路径的文件,找到路径*/tensorflow/examples/tutorials/mnist,此时路径*/tensorflow就是我们安装models的路径,用cd命令进入该文件。
步骤2:进入上面tensorflow文件后,用git下载models文件夹,在命令行中输入命令:
git clone –recurse-submoduleshttps://github.com/tensorflow/models
如果没有安装git,请自行百度如何安装git
步骤3:此时运行含有语句“from tensorflow.models.rnn.ptb import reader”还是会出错,主要是因为下载的文件内容与低版本的库有一定区别,可以逐步进入路径“*/tensorflow/models”发现,没有文件rnn,rnn文件存在与路径“*/tensorflow/models/tutorials/”文件下,因此我们需要将该语句改成
“from tensorflow.models.tutorials.rnn.ptb import reader”
步骤4:此时还会出错,提示ModuleNotFoundError:No module name ‘reader',此时我们需要对ptb中的__init__.py文件进行修改,将该文件中的“import reader”修改成“from tensorflow.models.tutorials.rnn.ptb import reader”,还有将“import util”修改成“from tensorflow.models.tutorials.rnn.ptb import util”
此时再次运行程序,将成功导入ptb
以上这篇解决tensorflow添加ptb库的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
tensorflow,ptb库
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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