【机器学习】因TensorFlow所适配的numpy版本不适配,用anaconda降低numpy的版本

目录

0  TensorFlow最高支持的numpy版本

1  激活你的环境(如果你正在使用特定的环境)

2  查找可用的NumPy版本

3  安装特定版本的NumPy

4. 验证安装

5.(可选)如果你更改了base环境


0  TensorFlow最高支持的numpy版本

        要使用 Anaconda 降低 numpy 的版本,你可以使用 conda 命令来管理你的包和环境。以下是一些步骤来降低 numpy 的版本:

1  激活你的环境(如果你正在使用特定的环境)

        打开你的终端或命令提示符,并输入以下命令来激活你的环境(如果你的环境名为myenv):

conda activate myenv

如果你没有使用特定的环境,而是直接在base环境中工作,那么你可能不需要这一步。

2  查找可用的NumPy版本

你可以使用 conda search 命令来查找numpy的所有可用版本。但请注意,这个命令可能会列出许多版本,包括从非官方渠道的版本。

conda search numpy

从输出中,找到你想要的numpy版本。

3  安装特定版本的NumPy

使用 conda install 命令和==操作符来安装特定版本的 numpy 。例如,要安装版本为1.16.4的numpy,你可以输入:

conda install numpy=1.16.4

conda 将尝试解析你的环境并安装该版本的 numpy(以及任何必要的依赖项)。

4. 验证安装

安装完成后,你可以使用 conda list 命令来验证 numpy 的版本是否已成功更改:

conda list numpy

或者,你可以在Python环境中使用以下命令来检查 numpy 的版本:

import numpy as np
print(np.__version__)

5.(可选)如果你更改了base环境

如果你更改了 base 环境中的 numpy 版本,并且现在想要为新的项目创建一个新的环境以确保有干净的依赖项,你可以使用 conda create 命令来创建一个新的环境,并指定你想要的 numpy 版本。例如:

conda create -n newenv python=3.6 numpy=1.16.4

这将创建一个名为 newenv 的新环境,其中包含Python 3.6 和 numpy 1.16.4。

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