Conda Environment with specific Tensorflow and Numpy Version(具有特定TensorFlow和Numpy版本的Conda环境)
问题描述
我需要为TensorFlow设置一个Conda环境。我通过环境.yml文件执行此操作。我必须指定我的TensorFlow版本(最新的2.5.0),因为否则Conda将安装TF1.14。但因为TensorFlow似乎不能与最新的NumPy版本正常工作,所以我想使用NumPy 1.19或更早的版本。使用以下环境.yml Conda无法解决环境,它显示Found conflicts! Looking for incompatible packages.
,但之后Conda无法解决问题。
name: gi-project
channels:
- conda-forge
- defaults
dependencies:
- numpy=1.19
- tensorflow=2.5.0
- matplotlib
- jupyterlab
- pandas
- joblib
- scikit-learn
- netcdf4
为什么会这样?我以为Conda环境的原因是要处理不同版本的包?
推荐答案
conda
查看要安装的包,检查它们的依赖关系,然后确定哪些版本可以协同工作。因此,包维护人员会施加限制。如果我们这样做
conda search --info tensorflow
我们看到它依赖于tensorflow-base=2.5.0
:
tensorflow 2.5.0 mkl_py38hbe2df88_0
-----------------------------------
file name : tensorflow-2.5.0-mkl_py38hbe2df88_0.conda
name : tensorflow
version : 2.5.0
build : mkl_py38hbe2df88_0
build number: 0
size : 4 KB
license : Apache 2.0
subdir : win-64
url : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64/tensorflow-2.5.0-mkl_py38hbe2df88_0.conda
md5 : dc6f851db06000dc1e22965fc7f8946a
timestamp : 2021-07-02 17:21:52 UTC
dependencies:
- _tflow_select 2.3.0 mkl
- python 3.8.*
- tensorboard >=2.5.0
- tensorflow-base 2.5.0 mkl_py38h9201259_0
- tensorflow-estimator >=2.5.0
继续往下走,conda search --info tensorflow-base=2.5.0
:
tensorflow-base 2.5.0 mkl_py38h9201259_0
----------------------------------------
file name : tensorflow-base-2.5.0-mkl_py38h9201259_0.conda
name : tensorflow-base
version : 2.5.0
build : mkl_py38h9201259_0
build number: 0
size : 63.3 MB
license : Apache 2.0
subdir : win-64
url : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64/tensorflow-base-2.5.0-mkl_py38h9201259_0.conda
md5 : fe8fa6dfa600d9158984e0676cf000db
timestamp : 2021-06-25 13:11:22 UTC
dependencies:
- abseil-cpp >=20210324.2,<20210324.3.0a0
- absl-py >=0.10.0
- astunparse >=1.6.3
- flatbuffers
- gast 0.4.0
- giflib >=5.2.1,<5.3.0a0
- google-pasta >=0.2
- grpcio
- h5py >=3.1.0
- icu >=68.1,<69.0a0
- jpeg >=9b,<10a
- keras-preprocessing >=1.1.2
- libcurl >=7.71.1,<8.0a0
- libpng >=1.6.37,<1.7.0a0
- libprotobuf >=3.14.0,<3.15.0a0
- numpy >=1.20
- openssl >=1.1.1k,<1.1.2a
- opt_einsum 3.3.0.*
- protobuf >=3.9.2
- python >=3.8,<3.9.0a0
- python-flatbuffers 1.12.*
- scipy >=1.6.2
- six >=1.15.0
- snappy >=1.1.8,<2.0a0
- sqlite >=3.36.0,<4.0a0
- tensorboard >=2.5.0,<2.6
- tensorflow-estimator >=2.5.0,<2.6
- termcolor >=1.1.0
- typing_extensions >=3.7.4
- vc >=14.2,<15.0a0
- vs2015_runtime >=14.27.29016,<15.0a0
- wheel >=0.35,<0.36
- wrapt >=1.11.2
- zlib >=1.2.11,<1.3.0a0
如您所见,numpy>=1.20
是必需的。因此,conda
只能继续确定您的要求不可能放在一起,因为创建tensorflow-base=2.5.0
包的人已指定它不能与numpy<1.20
如果您不想使用最新版本(1.21
),我建议您尝试使用numpy=1.20
这篇关于具有特定TensorFlow和Numpy版本的Conda环境的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
本文标题为:具有特定TensorFlow和Numpy版本的Conda环境
基础教程推荐
- 在 Python 中,如果我在一个“with"中返回.块,文件还会关闭吗? 2022-01-01
- Dask.array.套用_沿_轴:由于额外的元素([1]),使用dask.array的每一行作为另一个函数的输入失败 2022-01-01
- 筛选NumPy数组 2022-01-01
- 使用PyInstaller后在Windows中打开可执行文件时出错 2022-01-01
- 如何在海运重新绘制中自定义标题和y标签 2022-01-01
- 何时使用 os.name、sys.platform 或 platform.system? 2022-01-01
- 线程时出现 msgbox 错误,GUI 块 2022-01-01
- 如何让 python 脚本监听来自另一个脚本的输入 2022-01-01
- 用于分类数据的跳跃记号标签 2022-01-01
- Python kivy 入口点 inflateRest2 无法定位 libpng16-16.dll 2022-01-01