Python中Numpy与TensorFlow版本兼容问题完美解决办法

前言

在用Python做图像识别的时候,需要借助TensorFlow库，但Numpy库和TensorFlow库版本不兼容就会出现问题。同时Numpy库得适应Python版本。

TensorFlow不兼容问题

如果TensorFlow低于numpy库版本则会报错：AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'typeDict'

如果TensorFlow高于numpy库版本则会报错：TensorFlow ImportError: initialization failed

解决方法

方法一：

首先安装一遍TensorFlow。

pip install tensorflow

然后通过下面代码检查一下TensorFlow的版本。

pip show tensorflow

可以看见我这里的版本号是2.13.0

通过查表

然后安装对应的代码

pip install tensorflow==<version>

 方法二：

不需要查表，更直接的方法。首先保证你的numpy的版本和python兼容，且最好保证已经装过TensorFlow.然后通过运行下面代码，这里的1.21是随便一个

pip install --user --upgrade numpy

那么程序会给升级到最高版本，但可能会报错。2.12.0是我安装的TensrFlowd的版本号。

tensorflow-intel 2.13.0 requires numpy<=1.24.3,>=1.22, but you have numpy 1.24.4 which is incompatible.

然后你只需要按照错误提示再重新输入需要的版本号。上面版本报错TensorFlow2.12.0需要numpy<=1.24,>=1.22,因此numpy在numpy<=1.24,>=1.22都可以。

 pip install --user --upgrade numpy==1.23

最后安装完成，没有报错。

总结

TensorFlow是图像识别必要的库，numpy是机器学习的库，在python里两者需要兼容才可以使用，希望我的分享可以帮助到大家。

到此这篇关于Python中Numpy与TensorFlow版本兼容问题完美解决办法的文章就介绍到这了,更多相关Python中Numpy与TensorFlow版本兼容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！