tensorflow安装成功import tensorflow 出现问题

当我们成功安装tensorflow之后，我们需要验证一下是否能够正确的导入tensorflow模块。但是有时候会出现一些问题，如出现错误信息：No module named 'tensorflow'，那么如何解决呢？

以下是针对“tensorflow安装成功import tensorflow出现问题”的完整攻略：

1. 确认tensorflow是否安装成功

首先，我们需要确认tensorflow是否已经安装成功。可以通过以下命令来检查你的操作系统是否能够正确找到安装的tensorflow：

pip show tensorflow

如果上述命令的输出结果中包含tensorflow相关的信息，那么说明tensorflow已经被成功安装在你的系统中。

2. 确认python环境变量是否配置正确

如果你依然出现了“no module named tensorflow”的错误信息，那么有可能是因为python环境变量没有正确配置。可以通过以下命令来确认你的python环境变量是否正常：

python -c "import sys; print(sys.path)"

如果上述命令的输出结果中包含了tensorflow模块所在的路径，那么说明tensorflow被正确的安装在你的python环境中了。例如，在macOS系统中，如果你使用的是conda环境，那么会看到类似如下的输出：

['', '/Users/username/anaconda/envs/tensorflow/lib/python36.zip', '/Users/username/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.6', '/Users/username/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.6/lib-dynload', '/Users/username/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages']

其中，包含了anaconda环境下tensorflow模块所在的路径 /Users/username/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages。

3. 确认tensorflow版本是否正确

如果你仍然无法成功导入tensorflow模块，那么有可能是因为tensorflow的版本与你当前使用的python版本不兼容。可以通过以下命令来确认你当前安装的tensorflow版本是否适用于你的python环境：

pip list

上述命令的输出结果中包含了所有已经安装的python模块，如果你在其中找不到tensorflow模块，那么说明你的tensorflow版本可能不被当前的python版本所支持。

4. 重新安装或更新tensorflow模块

如果你以上的方案都无法解决你的问题，那么有可能是因为tensorflow出现了一些未知的问题。这时，我们可以尝试重新安装或更新tensorflow模块，以解决可能的问题。可以通过以下命令更新tensorflow模块：

pip install --upgrade tensorflow

到这里，你应该可以正确导入tensorflow模块了。如果你还是无法解决问题，那么最好的方法就是查找错误信息并寻找相应解决方案。

例如，下面列出了一些可能的错误信息及其解决方案：

• ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.

解决方案：请保证你的系统中已经正确安装了C++运行库，并且在你的系统路径中添加了它所在的文件夹。

• ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file

解决方案：请确保CUDA模块及相应的驱动已经被正确地安装在你的系统中。

至此，我们已经完成了该攻略的详细讲解，并提供了以上两个常见的错误信息及其可能的解决方案。