我々はすべて知っているように、私たちは、ほとんど最初の階段をランク付けし、ネットワーク全体の抗上昇を測定するために知っています。私はほとんども反転検証コードで問題が発生したプロセスをクロール知っています。
ソリューションは、オープンソースプロジェクトのgithubのです：zheye。
まず、インストールプロジェクトの依存関係。
Keras==2.0.1
Pillow==3.4.2
#jupyter==1.0.0
#matplotlib==1.5.3
numpy==1.12.1
scikit-learn==0.18.1
tensorflow==1.0.1
h5py==2.6.0
私がしようとした後、tensorflowここに記載されているパッケージに加えて、他のすべての最新バージョンをインストールします。なお、tensorflowインストール。
窓は私に多くの問題を引き起こした上で、私は常にMac上で使用tensorflow前に、私はこのインストールtensorflowを期待していませんでした。私は今、まとめますtensorflow + numpyの+ MKL +いるProtobuf次のように（tensorflow、3つのパッケージの後ろに頼るインストールプロセスはパッケージのこれらの4つのバージョンに細心の注意を払う必要があります）まとめ
1.清華tensorflow1.2.1をインストールするには、ミラー
、私がしようとした後、tensorflow2はzheye正常に実行するように見えることはできませんが、私はtensorflow1.2.1のバージョンで正常に実行、あなたがバージョン1.2.1以下を使用することをお勧めします。
注意：
- ここで私は、仮想環境のアナコンダにインストールされていた、それが追加しました
python -m。 - 以前に質問や過度tensorflowにバージョンする前にインストールした場合は、バージョンを削除してください
python -m pip uninstall tensorflow - 私の環境では、Python 3.6で、より多くの3.6バージョンより使用しないようにしてみてください。あなたはPythonのバージョン3.6でない場合は、できるソースソフトウェアのミラーサイト清華大学を開いて、ダウンロードに対応したバージョンを見つけること。（このようなpython3.5を選択する必要がありますように
tensorflow-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl）
python -m pip install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
numpyの+ MKLをインストールしているProtobufの2
ウェブサイトのPython拡張のための非公式なWindowsのバイナリがパッケージという点で、明確な、tensorflowバージョンはnumpyの+ MKLといるProtobufに依存しています。
サイト上の私の実験では、Python numpyの+ MKLの対応バージョンをダウンロードし、した後いるProtobufをすることができます。
Pythonのバージョンは3.6であるような、それは、ダウンロードにあるnumpy-1.16.2+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl、protobuf-3.9.2-cp36-cp36m-win_amd64.whlことができます。
（あなたがnumpyの以前のバージョンを削除するには、良いアイデアをインストールする前に：pip uninstall numpy）
インストールするには、インストールパッケージディレクトリにcmdを。
python -m pip install .\numpy-1.16.2+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl
python -m pip install .\protobuf-3.9.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl
インストールが完了したら、テストに内蔵された画像zheyeを使用することができます。出力の内容は、反転文字の座標です。
