完美解决Python中Numpy与TensorFlow版本兼容问题

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。