升级 NumPy 版本TensorFlow2.5.0对应
时间: 2023-12-06 07:39:46 浏览: 161
如果你想升级 NumPy 版本以适配 TensorFlow 2.5.0,则需要将 NumPy 升级到 1.19.3 或更高版本。可以通过以下命令来升级 NumPy:
```
pip install --upgrade numpy==1.19.3
```
请注意,升级 NumPy 可能会影响其他依赖项,因此请务必仔细检查升级过程中的任何警告或错误消息。
相关问题
tensorflow2.5.0对应numpy版本
Tensor 2.5.0 官方文档中建议使用 numpy 1.19.3 版本。具体来说,官方文档中给出的依赖关系如下:
```
tensorflow-2.5.0
|
+- absl-py (0.13.0)
|
+- astunparse (1.6.3)
|
+- flatbuffers (2.0)
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+- gast (0.4.0)
|
+- google-auth (1.31.0)
| |
| +- cachetools (4.2.2)
| |
| +- pyasn1-modules (0.2.8)
| | |
| | +- pyasn1 (0.4.8)
| |
| +- rsa (4.7.2)
| |
| +- setuptools (57.0.0)
|
+- google-auth-oauthlib (0.4.4)
| |
| +- google-auth (1.31.0)
|
+- google-pasta (0.2.0)
|
+- grpcio (1.38.0)
|
+- h5py (3.1.0)
|
+- keras-nightly (2.5.0.dev2021032900)
| |
| +- keras-preprocessing (1.1.2)
| |
| +- numpy (1.19.3)
| |
| +- scipy (1.4.1)
|
+- keras-preprocessing (1.1.2)
|
+- markdown (3.3.4)
|
+- numpy (1.19.3)
|
+- oauthlib (3.1.1)
|
+- opt-einsum (3.3.0)
|
+- protobuf (3.17.2)
|
+- pyasn1 (0.4.8)
|
+- requests (2.25.1)
| |
| +- certifi (2020.12.5)
| |
| +- chardet (4.0.0)
| |
| +- idna (2.10)
| |
| +- urllib3 (1.26.4)
|
+- requests-oauthlib (1.3.0)
| |
| +- oauthlib (3.1.1)
|
+- rsa (4.7.2)
|
+- scipy (1.4.1)
|
+- six (1.15.0)
|
+- tensorboard (2.5.0)
| |
| +- absl-py (0.13.0)
| |
| +- grpcio (1.38.0)
| |
| +- markdown (3.3.4)
| |
| +- numpy (1.19.3)
| |
| +- protobuf (3.17.2)
| |
| +- setuptools (57.0.0)
| |
| +- tensorboard-data-server (0.6.1)
| |
| +- tensorboard-plugin-wit (1.8.0)
| |
| +- werkzeug (1.0.1)
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+- tensorflow (2.5.0)
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+- tensorflow-estimator (2.5.0)
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+- termcolor (1.1.0)
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+- typing-extensions (3.7.4.3)
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+- urllib3 (1.26.4)
|
+- werkzeug (1.0.1)
```
注意,这只是官方文档中的建议,实际上 TensorFlow 2.5.0 可以兼容其他版本的 numpy。如果你已经安装了其他版本的 numpy,可以尝试直接使用,如果出现问题再考虑升级或降级 numpy 版本。
tensorflow2.5.0和numpy对应版本
根据 TensorFlow 官方文档,TensorFlow 2.5.0 对应的 NumPy 版本是 1.19.5。可以使用以下命令安装对应版本的 NumPy:
```
pip install numpy==1.19.5
```
注意,如果您已经安装了其他版本的 NumPy,请先卸载:
```
pip uninstall numpy
```
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