로프필드의 도서관 - 페이지 9

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Roffild :

에이전트가 있는 컴퓨터에서 Python 경로가 초기 컴퓨터와 일치하고 경로가 PATH 변수에도 지정되어 있으면 쟁기질해야 합니다 ...

이 PATH 변수는 어디에 있습니까?

 
PythonDLL로 인해 빌드 2025에서 테스터 충돌이 수정되었습니다.
 
버그 보고를 기다리는 중...
 

이제 PythonDLL의 실행 상태가 코드로 확인됩니다. 

if globals().get('__PythonDLL__'):
    print('run in MetaTrader')
elif __name__ == '__main__':
    print('run as script')
 

많은 인기 있는 Python 라이브러리가 하위 인터프리터와 호환되지 않기 때문에 일반 GIL로 전환합니다.

선택적으로 PYTHONDLL_SUBINTERPRETERS로 빌드하십시오.

MetaTrader 5 (MQL5) + Python 3 DLL для Forex, CFD и Futures
  • roffild.com
Использование MetaTrader с Python 3 на финансовых фондовых биржах, Forex, CFD и Futures. Из MetaTrader можно получать котировки в Python, но нет полноценной связи между ними. Пост одного из разработчиков. Главная идея и отличие этой обертки от остальных: обмен данными между MQL и Python через заранее созданные функции. Это самый быстрый и...
 

또 다른 PythonDLL 업데이트

어떤 사람들은 sys.stderr.write()를 사용하지만 콘솔이 없으면 sys.stderr=None입니다. 스텁을 만들어야 했습니다.

 

로필드, 좋은 오후.

python, 버전 3.6용 라이브러리가 있습니까? 저는 TensorFlow를 사용하고 있으며 최신 버전은 3.6만 지원합니다.

그렇다면 파일에 대한 링크를 제공하십시오.

고맙습니다.

 
canonier :

로필드, 좋은 오후.

python, 버전 3.6용 라이브러리가 있습니까? 저는 TensorFlow를 사용하고 있으며 최신 버전은 3.6만 지원합니다.

그렇다면 파일에 대한 링크를 제공하십시오.

고맙습니다.

TensorFlow 1.13 및 1.14는 Python 3.7에서 잘 작동합니다. 저는 직접 사용합니다. Pytorch에도 문제가 없습니다.

 
Roffild :

TensorFlow 1.13 및 1.14는 Python 3.7에서 잘 작동합니다. 저는 직접 사용합니다. Pytorch에도 문제가 없습니다.

프로세서가 일부 프로세서 명령을 지원하지 않으면 작동하지 않음(예: AVX가 모든 프로세서에 존재 하지 않음), 작성 https://www.mql5.com/ru/forum/307970/page5#comment_11086500

흥미롭게도 내 랩톱에서는 C#의 TensorFlowSharp 패키지가 작동하고 싶지 않지만 문제가 없는 PC에서는 정보를 검색했습니다. C++에서 tensorflow.dll 자체를 다시 컴파일해야 합니다. TensorFlowSharp 패키지에 있습니다.


일반적으로 모든 하드웨어가 동일한 버전의 TensorFlow를 실행할 수 있는 것은 아닙니다. 제 랩톱의 경우 GitHub에서 tensorflow-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl만 찾았지만 설치되었지만 위에서 언급했듯이 Python 3.6에만 해당됩니다.


GitHub에서 내가 쓰고 있는 내용을 찾았습니다. https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel

 

" 귀하의 CPU는 이 TensorFlow 바이너리가 사용하도록 컴파일되지 않은 명령을 지원합니다: AVX AVX2 "라는 메시지도 새 프로세서에 나타납니다. 이것은 TensorFlow의 알려진 버그입니다. 이것은 Python 버전과 관련이 없습니다.

TensorFlow 1.13 이후 Anaconda는 Python 3.7에서 빌드됩니다.

Pytorch 1.0은 Python 3.7에도 적용됩니다.

Python 3.6용 라이브러리를 빌드할 수 있지만 1월부터 Python 3.7을 문제 없이 사용하고 있습니다.

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