关于numpy版本兼容问题解决方案

关于numpy的版本兼容问题

问题描述

由于需要匹配tensorflow的2.5.0版本，故原有的numpy版本为1.19.5。在安装ax-platform这个库（版本为0.3.1）时，总是会自动更新numpy版本至1.24.3。但是这样numpy和tensorflow就不兼容了，而且环境中除了tensorflow之外，还有很多相关的库已经安装完成，所以需要降低numpy版本为1.19.5。降低后又有新的报错：

pandas 2.0.1 requires numpy>=1.20.3; python_version < “3.10”, but you have numpy 1.19.5 which is incompatible.

原因分析：

一开始尝试卸载ax-platform，安装更低的版本，在尝试多个版本之后发现行不通。于是保持ax-platform版本不变，而是降低pandas的版本，使其与numpy 1.19.5相匹配。

解决方案：

使用conda search --info pandas 命令可以找到适配的版本

于是，我选择安装1.3.5版本的pandas，没有再报错了。

附：tensorflow、keras、numpy的版本兼容问题

盘点一下我安装tensorflow踩过的坑，引以为戒。

在安装tensorflow的时候遇到了各种各样的困难，最大的问题就是python版本和tensorflow版本兼容的问题。

我本身的python版本是3.9，并不适于安装tensorflow，所以在anconda中创建了虚拟环境并设定python版本是3.6.5。

类似于你的python是一架战斗机，但是tensorflow不能适配，所以你需要做一个简易的风筝来适配。

使用pip install tensorflow命令默认安装的是最新版的tensorflow，所以需要指定版本。

在安装好对应的版本之后，以为可以正常使用tensorflow，但是出现了报错，于是在stackoverflow上搜了一下，原因是numpy的版本不对应。

所以需要重装对应版本的numpy，但是在很多地方都没有找到numpy和tensorflow的对应关系，再加上还要安装keras，所以当时配环境的过程是相当苦恼的。

Tensorflow=2.3.1  numpy=1.19.5  keras=2.4.3  

这是已经经过我的验证的可用的版本关系，对应的python是3.6.5，安装这些库的时候千万注意，要使用命令  activate 虚拟环境名  进入你创建的虚拟环境之后在使用pip或者conda指令安装对应的库。

总结

到此这篇关于关于numpy版本兼容问题解决的文章就介绍到这了,更多相关numpy版本兼容问题内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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