解决导入TensorFlow后出现警告的的问题解决（通过降低numpy的版本）解决导入TensorFlow后出现警告的

在原有基础上安装tensorflow
重新虚拟出一个环境安装tensorflow
- 安装
- 测试

大多教程都是重新虚拟出一个环境，原有环境就可以支持为什么还要重建一个新的环境，如果以后遇到坑了更新解释。
在原有基础上安装tensorflow

用管理员权限打开Anacoda Prompt
安装tensorflow(不加标注默认cpu，ls的python版本3.6，实测可行)

pip install tensorflow

import tensorflow

出现以下警告：
FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from ‘float’ to ‘np.floating’ is dep
解决办法：
对numpy降级，ls降到了numpy1.13.1
要先卸载原先的版本，之后再安装相应的版本，最好使用管理员权限
sudo pip uninstall numpy卸载
sudo pip install numpy==1.13.1安装对应的版本
重新虚拟出一个环境安装tensorflow 安装

用管理员权限打开Anacoda Prompt
虚拟出一个环境，这里将虚拟环境命名为tensorflow，其他也行

conda create -n tensorflow python=3.5

进入（激活虚出来的环境）

activate tensorflow

安装tensorflow

pip install tensorflow

文章图片

退出环境

deactivate

测试

import tensorflow as tf a=tf.constant([1.0,2.0],name="a") b=tf.constant([1.0,2.0],name="b") result=a+b sess=tf.Session() sess.run(result)

[output]:array([2., 4.], dtype=float32)

文章图片

其中有这样一句警告：

2018-03-13 16:12:14.514866: I C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:140] 
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

大致的原因就是说：tensorflow觉得你电脑cpu还行，支持AVX（Advanced Vector Extensions），运算速度还可以提升，所以可以开启更好更快的模式，但是你现在用的模式相对来说可能不是那么快，所以这个其实并不是存在错误，所以如果不嫌当前的模式慢就忽略掉这个警告就好了。
http://blog.csdn.net/CliuGeek/article/details/78836598
解决方法：
import os
os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘2’
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8037

【解决导入TensorFlow后出现警告的的问题解决（通过降低numpy的版本）】转载于:https://www.cnblogs.com/AlvinSui/p/8668918.html