求问大佬装TensorFlow出现这样的情况是怎么办呀

(TF2.1) C:\Users\lenovo>pip install tensorflow==2.1
Requirement already satisfied: tensorflow==2.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (2.1.0)
Requirement already satisfied: termcolor>=1.1.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.1.0)
Requirement already satisfied: protobuf>=3.8.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (3.11.3)
Requirement already satisfied: absl-py>=0.7.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.9.0)
Requirement already satisfied: opt-einsum>=2.3.2 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (3.2.1)
Requirement already satisfied: google-pasta>=0.1.6 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.2.0)
Requirement already satisfied: wheel>=0.26; python_version >= "3" in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.34.2)
Requirement already satisfied: wrapt>=1.11.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.12.1)
Requirement already satisfied: gast==0.2.2 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.2.2)
Requirement already satisfied: six>=1.12.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.14.0)
Requirement already satisfied: numpy=1.16.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.18.4)
Requirement already satisfied: tensorboard=2.1.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (2.1.1)
Requirement already satisfied: tensorflow-estimator=2.1.0rc0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (2.1.0)
Requirement already satisfied: grpcio>=1.8.6 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.28.1)
Requirement already satisfied: astor>=0.6.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (0.8.1)
Requirement already satisfied: scipy==1.4.1; python_version >= "3" in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.4.1)
Requirement already satisfied: keras-applications>=1.0.8 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.0.8)
Requirement already satisfied: keras-preprocessing>=1.1.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorflow==2.1) (1.1.0)
Requirement already satisfied: setuptools in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from protobuf>=3.8.0->tensorflow==2.1) (46.1.3.post20200330)
Requirement already satisfied: markdown>=2.6.8 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (3.2.1)
Requirement already satisfied: google-auth=1.6.3 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (1.14.1)
Requirement already satisfied: google-auth-oauthlib=0.4.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (0.4.1)
Requirement already satisfied: werkzeug>=0.11.15 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (1.0.1)
Requirement already satisfied: requests=2.21.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (2.23.0)
Requirement already satisfied: h5py in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from keras-applications>=1.0.8->tensorflow==2.1) (2.10.0)
Requirement already satisfied: pyasn1-modules>=0.2.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from google-auth=1.6.3->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (0.2.8)
Requirement already satisfied: rsa=3.1.4 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from google-auth=1.6.3->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (4.0)
Requirement already satisfied: cachetools=2.0.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from google-auth=1.6.3->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (4.1.0)
Requirement already satisfied: requests-oauthlib>=0.7.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from google-auth-oauthlib=0.4.1->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (1.3.0)
Requirement already satisfied: chardet=3.0.2 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests=2.21.0->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (3.0.4)
Requirement already satisfied: idna=2.5 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests=2.21.0->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (2.9)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests=2.21.0->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (2020.4.5.1)
Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,=1.21.1 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests=2.21.0->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (1.25.9)
Requirement already satisfied: pyasn1=0.4.6 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from pyasn1-modules>=0.2.1->google-auth=1.6.3->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (0.4.8)
Requirement already satisfied: oauthlib>=3.0.0 in f:\anaconda3\envs\tf2.1\lib\site-packages (from requests-oauthlib>=0.7.0->google-auth-oauthlib=0.4.1->tensorboard=2.1.0->tensorflow==2.1) (3.1.0)

(TF2.1) C:\Users\lenovo>python
Python 3.7.7 (default, Apr 15 2020, 05:09:04) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\imp.py", line 242, in load_module
return load_dynamic(name, filename, file)
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow__init__.py", line 101, in
from tensorflow_core import *
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core__init__.py", line 40, in
from tensorflow.python.tools import module_util as module_util
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow\
_init__.py", line 50, in getattr
module = self._load()
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow__init__.py", line 44, in load
module = _importlib.import_module(self.
_name__)
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\importlib__init__.py", line 127, in import_module
return bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\
_init__.py", line 49, in
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in
raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\imp.py", line 242, in load_module
return load_dynamic(name, filename, file)
File "F:\anaconda3\envs\TF2.1\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

Failed to load the native TensorFlow runtime.

See https://www.tensorflow.org/install/errors

for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace
above this error message when asking for help.

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系列课程主要分为3大阶段:(1)首先掌握计算机视觉必备算法原理,结合Opencv进行学习与练手,通过实际视项目进行案例应用展示。(2)进军当下最火的深度学习进行视觉任务实战,掌握深度学习中必备算法原理与网络模型架构。(3)结合经典深度学习框架与实战项目进行实战,基于真实数据集展开业务分析与建模实战。整体风格通俗易懂,项目驱动学习与就业面试。 建议同学们按照下列顺序来进行学习:1.Python入门视频课程 2.Opencv计算机视觉实战(Python版) 3.深度学习框架-PyTorch实战/人工智能框架实战精讲:Keras项目 4.Python-深度学习-物体检测实战 5.后续实战课程按照自己喜好选择就可以

2019 AI开发者大会

2019 AI开发者大会(AI ProCon 2019)是由中国IT社区CSDN主办的AI技术与产业年度盛会。多年经验淬炼,如今蓄势待发:2019年9月6-7日,大会将有近百位中美顶尖AI专家、知名企业代表以及千余名AI开发者齐聚北京,进行技术解读和产业论证。我们不空谈口号,只谈技术,诚挚邀请AI业内人士一起共铸人工智能新篇章!

机器学习初学者必会的案例精讲

通过六个实际的编码项目,带领同学入门人工智能。这些项目涉及机器学习(回归,分类,聚类),深度学习(神经网络),底层数学算法,Weka数据挖掘,利用Git开源项目实战等。

Python数据分析师-实战系列

系列课程主要包括Python数据分析必备工具包,数据分析案例实战,核心算法实战与企业级数据分析与建模解决方案实战,建议大家按照系列课程阶段顺序进行学习。所有数据集均为企业收集的真实数据集,整体风格以实战为导向,通俗讲解Python数据分析核心技巧与实战解决方案。

YOLOv3目标检测实战系列课程

《YOLOv3目标检测实战系列课程》旨在帮助大家掌握YOLOv3目标检测的训练、原理、源码与网络模型改进方法。 本课程的YOLOv3使用原作darknet(c语言编写),在Ubuntu系统上做项目演示。 本系列课程包括三门课: (1)《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 包括:安装darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 (2)《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》讲解YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3的原理、程序流程并解析各层的源码。 (3)《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》讲解YOLOv3的改进方法,包括改进1:不显示指定类别目标的方法 (增加功能) ;改进2:合并BN层到卷积层 (加快推理速度) ; 改进3:使用GIoU指标和损失函数 (提高检测精度) ;改进4:tiny YOLOv3 (简化网络模型)并介绍 AlexeyAB/darknet项目。

2021考研数学张宇基础30讲.pdf

张宇:博士,全国著名考研数学辅导专家,教育部“国家精品课程建设骨干教师”,全国畅销书《张宇高等数学18讲》《张宇线性代数9讲》《张宇概率论与数理统计9讲》《张宇考研数学题源探析经典1000题》《张宇考

三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

DirectX修复工具V4.0增强版

DirectX修复工具(DirectX Repair)是一款系统级工具软件,简便易用。本程序为绿色版,无需安装,可直接运行。 本程序的主要功能是检测当前系统的DirectX状态,如果发现异常则进行修复

期末考试评分标准的数学模型

大学期末考试与高中的考试存在很大的不同之处,大学的期末考试成绩是主要分为两个部分:平时成绩和期末考试成绩。平时成绩和期末考试成绩总分一般为一百分,然而平时成绩与期末考试成绩所占的比例不同会导致出现不同

Vue.js 2.0之全家桶系列视频课程

基于新的Vue.js 2.3版本, 目前新全的Vue.js教学视频,让你少走弯路,直达技术前沿! 1. 包含Vue.js全家桶(vue.js、vue-router、axios、vuex、vue-cli、webpack、ElementUI等) 2. 采用笔记+代码案例的形式讲解,通俗易懂

c语言项目开发实例

十个c语言案例 (1)贪吃蛇 (2)五子棋游戏 (3)电话薄管理系统 (4)计算器 (5)万年历 (6)电子表 (7)客户端和服务器通信 (8)潜艇大战游戏 (9)鼠标器程序 (10)手机通讯录系统

董付国老师Python全栈学习优惠套餐

购买套餐的朋友可以关注微信公众号“Python小屋”,上传付款截图,然后领取董老师任意图书1本。

2019全国大学生数学建模竞赛C题原版优秀论文

2019全国大学生数学建模竞赛C题原版优秀论文,PDF原版论文,不是图片合成的,是可编辑的文字版。共三篇。 C044.pdf C137.pdf C308.pdf

Git 实用技巧

这几年越来越多的开发团队使用了Git,掌握Git的使用已经越来越重要,已经是一个开发者必备的一项技能;但很多人在刚开始学习Git的时候会遇到很多疑问,比如之前使用过SVN的开发者想不通Git提交代码为什么需要先commit然后再去push,而不是一条命令一次性搞定; 更多的开发者对Git已经入门,不过在遇到一些代码冲突、需要恢复Git代码时候就不知所措,这个时候哪些对 Git掌握得比较好的少数人,就像团队中的神一样,在队友遇到 Git 相关的问题的时候用各种流利的操作来帮助队友于水火。 我去年刚加入新团队,发现一些同事对Git的常规操作没太大问题,但对Git的理解还是比较生疏,比如说分支和分支之间的关联关系、合并代码时候的冲突解决、提交代码前未拉取新代码导致冲突问题的处理等,我在协助处理这些问题的时候也记录各种问题的解决办法,希望整理后通过教程帮助到更多对Git操作进阶的开发者。 本期教程学习方法分为“掌握基础——稳步进阶——熟悉协作”三个层次。从掌握基础的 Git的推送和拉取开始,以案例进行演示,分析每一个步骤的操作方式和原理,从理解Git 工具的操作到学会代码存储结构、演示不同场景下Git遇到问题的不同处理方案。循序渐进让同学们掌握Git工具在团队协作中的整体协作流程。 在教程中会通过大量案例进行分析,案例会模拟在工作中遇到的问题,从最基础的代码提交和拉取、代码冲突解决、代码仓库的数据维护、Git服务端搭建等。为了让同学们容易理解,对Git简单易懂,文章中详细记录了详细的操作步骤,提供大量演示截图和解析。在教程的最后部分,会从提升团队整体效率的角度对Git工具进行讲解,包括规范操作、Gitlab的搭建、钩子事件的应用等。 为了让同学们可以利用碎片化时间来灵活学习,在教程文章中大程度降低了上下文的依赖,让大家可以在工作之余进行学习与实战,并同时掌握里面涉及的Git不常见操作的相关知识,理解Git工具在工作遇到的问题解决思路和方法,相信一定会对大家的前端技能进阶大有帮助。

linux“开发工具三剑客”速成攻略

工欲善其事,必先利其器。Vim+Git+Makefile是Linux环境下嵌入式开发常用的工具。本专题主要面向初次接触Linux的新手,熟练掌握工作中常用的工具,在以后的学习和工作中提高效率。

MySQL数据库面试题(2020最新版)

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL?什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别MyISAM索引与InnoDB索引的区别?InnoDB引擎的4大特性存储引擎选择索引什么是索引?索引有哪些优缺点?索引使用场景(重点)...

Java 最常见的 200+ 面试题:面试必备

这份面试清单是从我 2015 年做了 TeamLeader 之后开始收集的,一方面是给公司招聘用,另一方面是想用它来挖掘在 Java 技术栈中,还有那些知识点是我不知道的,我想找到这些技术盲点,然后修复它,以此来提高自己的技术水平。虽然我是从 2009 年就开始参加编程工作了,但我依旧觉得自己现在要学的东西很多,并且学习这些知识,让我很有成就感和满足感,那所以何乐而不为呢? 说回面试的事,这份面试...

C/C++跨平台研发从基础到高阶实战系列套餐

一 专题从基础的C语言核心到c++ 和stl完成基础强化; 二 再到数据结构,设计模式完成专业计算机技能强化; 三 通过跨平台网络编程,linux编程,qt界面编程,mfc编程,windows编程,c++与lua联合编程来完成应用强化 四 最后通过基于ffmpeg的音视频播放器,直播推流,屏幕录像,

20行代码教你用python给证件照换底色

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