关于numpy版本兼容问题解决方案

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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

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