Čaute, občasne sa snažím s Pythonom skamarátiť, ale je to past vedle pasti ...
1.) Keď si nainštalujem cez pip install tensorfow, akým príkazom zistím, s akými prepínačmi bol skompilovaný. (alebo hocijaký iný program)
2.) Spustenie napríklad skončí hláškou "Illegal instruction", má Python nejaký nástroj aby som sa dozvedel na čom to havarovalo?
3.) pip vs pip3, ako zistím, že nejaký stiahnutý skript je zrovna pre PythonX a sťahujem zlú verziu knižnice.
4.) Mrdkať všetko do venv, alebo nie?
5.) Sere ma táto pochybná politika Pythonu, ktorá mimo developerov mi príde problematická. Alebo sú nejaké nástroje, ktoré riešia (napovedia), že niečo robím zle?
Tu by ti asi najlepesie poradil Mirec, ale nieco malo z mojich skusenosti/domienok:
1. Takyto prikaz myslim neexistuje. Jedine co ma napada je cez pip list si zistit aku mas verziu a pozriet na pypi.org ci su k nej blizsie info, pripadne napisat tvorcom kniznice. Pripadne si pozriet instalacny folder kniznice a zamerat sa na subory METADATA a RECORD, ktore by pri troche stastia mohli nejake info obsahovat.
2. Vacsinou ak dojde k erroru, tak v konzoli je vypisany backtrace celej chyby.
3. pip vs pip3 - stahujes verziu pre python ku ktoremu patri ten-ktory pip. To sa tyka nakoniec scasti aj tvojej dalsej otazky, kedy si vo venv dokazes nainstalovat vlastny environment.
4. V pripade djanga a spol. davam urcite vsetko do venv. Neuveritelne to potom ulahcuje deploy na live, tu by som ta v jednom odkazal este na "pip install -r requirements.txt" - je to nieco na sposob npm install. Na druhu stranu ked som robil appku v tkinter, ktora bola nasledne kompilovana pre win, tak tam venv podla mna nema zmysel. Takze zalezi podla pouzitia.
5. V Pythone sa oplati dodrziavat odporucane postupy, inak si zarabas na prusery do buducnosti. Teraz zrovna hasim jeden projekt v djangu po Indovi co na to totalne sral a vyvijal to cele ako vo vanilkovom PHP. A je to peklo. Ak by ale dodrziaval standardne postupy od zaciatku vyvoja, tak je to primitivna appka, na par tyzdnov vyvoja.
1.) Toto proste neriešia a nepodarilo sa mi zistiť nič
2.) Jasne import traceback
3.) OK
4.) OK
5.) OK
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8037
Jasne pri ručnej kompilácií aj skončím. Už som to pred časom absolvoval a nie je to úplne triviálna operácia. Nehovoriac o tom, že používam ešte niekoľko vrstiev nad TF.
Python enviroment mi proste v dnešnom stave príde za neuspokojivý. Na jednej strane sú tu nástroje ako pip, ale chýba tam ten finiš, keď od toho človek chce niečo viac.
Mimo témy, koľko žerie ten počítač ktorému chýba tá inštrukcia v cpu?