完美解决Python中Numpy与TensorFlow版本兼容问题

见贤思齐

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'hasnoattribute'typeDict'如果TensorFlow高于numpy库版本则会报错：TensorFlowImportError:initializationfailed解决方法方法一：首先安装一遍TensorFlow。pipinstalltensorflow然后通过下面代码检查一下TensorFlow的版本。pipshowtensorflow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pipinstalltensorflow== 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pipinstall--user--upgradenumpy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-intel2.13.0requiresnumpy=1.22,butyouhavenumpy1.24.4whichisincompatible.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=1.22,因此numpy在numpy=1.22都可以。pipinstall--user--upgradenumpy==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。