很多时候，在调试新环境的时候，需要对环境进行保存备份，然后为后面的环境复原做好准备
综合建议
- 备份环境：在进行这些更改之前，如果您在使用虚拟环境（强烈推荐），可以考虑先导出当前环境的依赖列表（使用
pip freeze > requirements.txt），以便在需要时可以恢复到当前状态。 - 备份环境：在进行这些更改之前，如果您在使用虚拟环境（强烈推荐），可以考虑先导出当前环境的依赖列表（使用
pip freeze > requirements.txt），以便在需要时可以恢复到当前状态。 - 测试更新：在更新NumPy和TensorFlow后，运行您的代码以测试问题是否已解决。如果遇到新的兼容性问题，您可能需要根据新的错误信息进一步调整依赖库的版本。
如果更新后仍然遇到问题，可能需要检查您的整个项目依赖树，确认是否有其他特定库依赖特定版本的NumPy，然后根据需要进行调整。
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