部署tensorflow后導(dǎo)入出現(xiàn)如下錯誤解決辦法

部署環(huán)境：

操作系統(tǒng):CentOS release 6.5 (Final)

Python版本:

Python 2.7.10 (default, Dec 22 2016, 14:45:25) 

[GCC 4.8.2] on linux2

[root@paris ~]# python

Python 2.7.10 (default, Dec 22 2016, 14:45:25) 

[GCC 4.8.2] on linux2

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import tensorflow

Segmentation fault (core dumped)

[root@paris ~]# 

解決方法:

問題：scipy和tensorflow沖突

部署環(huán)境：CentOS6 python2.7 scipy 0.12.0 tensorflow0.8.0

問題描述：

在上述環(huán)境中部署tensorflow0.8.0的時候，安裝沒有問題，import tensorflow時報錯：Segmentation fault (core dumped)

探索過程：

1、用virtualenv創(chuàng)建一個不附帶任何模塊的純凈環(huán)境，安裝tensorflow發(fā)現(xiàn)安裝和使用一切正常

2、說明tensorflow和我的主機環(huán)境中某些模塊有沖突

3、現(xiàn)在就要判斷與哪個模塊沖突，為了節(jié)省時間，我在這用了類似于索引順序表查找的想法，對照我的實體機環(huán)境，一次安裝多個模塊，然后驗證是否出錯，直到出錯，說明問題處在最后一組，而一次安裝那些模塊，是按照依賴關(guān)系來的，比如C依賴AB，我就把ABC放在一組，直接安裝C，順便也就安裝依賴AB，按照這種方法，找到了一組沖突，就是安裝sklearn之后tensorflow不能正常工作，出現(xiàn)如上報錯。于是判定應(yīng)該是sklearn或者依賴模塊與tensorflow沖突。挨個嘗試sklearn的依賴numpy、scipy時發(fā)現(xiàn)是scipy和tensorflow的沖突。

4、嘗試解決沖突：考慮到可能是版本問題，嘗試過多個版本的組合，發(fā)現(xiàn)scipy可以和tensorflow0.5.0共存，于是得到一個初步解決。但是，tensorflow的0.5.0缺少了一些新版的功能和優(yōu)點，后通過下述方法解決

解決辦法：

手工編譯scipy：

到https://pypi.Python.org/pypi/scipy/

下載https://pypi.python.org/packages/05/5e/973bf71cfa865d962a68893e35e366a0a7ac0b713bc398b4e584c1bed982/scipy-0.17.1.tar.gz#md5=8987b9a3e3cd79218a0a423b21c8e4de

解壓后安裝：

python setup.py install

這樣就不會有沖突了