tensorboard 2.13.0 requires google-auth<3,>=1.6.3, which is not installed.

时间: 2024-04-12 20:32:08 浏览: 303
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cups-libs-1.6.3-51.el7.x86_64 (1).rpm

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To resolve the issue, you can try updating the google-auth library to a version that meets the requirement of tensorboard 2.13.0. You can use the following command to update it: ``` pip install --upgrade google-auth ``` After updating google-auth, you can check if the issue is resolved by re-running your code. If you still encounter any problems, please provide more details so that I can assist you further.
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cups-client-1.6.3-51.el7.x86_64.rpm

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llvm-toolset-7-clang-libs-4.0.1-1.el7.x86_64.rpm

官方离线安装包，亲测可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. daal4py 2021.5.0 requires daal==2021.4.0, which is not installed. numba 0.55.1 requires numpy<1.22,>=1.18, but you have numpy 1.22.4 which is incompatible. google-cloud-storage 1.31.0 requires google-auth<2.0dev,>=1.11.0, but you have google-auth 2.19.1 which is incompatible. google-cloud-core 1.7.1 requires google-auth<2.0dev,>=1.24.0, but you have google-auth 2.19.1 which is incompatible. google-api-core 1.25.1 requires google-auth<2.0dev,>=1.21.1, but you have google-auth 2.19.1 which is incompatible.

具体来说，daal4py 2021.5.0 要求安装 daal==2021.4.0 但是它没有安装，numba 0.55.1 要求安装 numpy 的版本小于 1.22，但是你安装了 1.22.4 版本的 numpy，google-cloud-storage 1.31.0 要求安装 google-auth 的...

ERROR: pytest-astropy 0.8.0 requires pytest-cov>=2.0, which is not installed. ERROR: pytest-astropy 0.8.0 requires pytest-filter-subpackage>=0.1, which is not installed 翻译一下

错误：pytest-astropy 0.8.0 需要安装 pytest-cov>=2.0，但未安装。 错误：pytest-astropy 0.8.0 需要安装 pytest-filter-subpackage>=0.1，但未安装。 这两个错误是关于pytest-astropy软件包的依赖问题。它们指示...

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts . tb-nightly 2.11.0a20221017 requires google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1, but you have google-auth-oauthlib 1.0.0 which is incompatible. tb-nightly 2.11.0a20221017 requires tensorboard-data-server<0.7.0,>=0.6.0, but you have tensorboard-data-server 0.7.0 which is incompatible.

这个错误提示是由于你的tb-nightly版本对google-auth-oauthlib和tensorboard-data-server有特定的版本要求，但是你安装的版本与其不兼容。你可以尝试升级或降级这些包来解决这个问题。例如，你可以使用以下命令尝试...

face-recognition 1.3.0 requires face-recognition-models>=0.3.0, which is not installed.

这是一个错误提示，意思是你需要安装 face-recognition-models 的版本大于等于 0.3.0 才能使用 face-recognition 1.3.0。可以尝试运行以下命令来安装最新版本的 face-recognition-models： ...

daal4py 2021.5.0 requires daal==2021.4.0, which is not installed. numba 0.55.1 requires numpy<1.22,>=1.18, but you have numpy 1.22.4 which is incompatible. google-cloud-storage 1.31.0 requires google-auth<2.0dev,>=1.11.0, but you have google-auth 2.18.0 w

这是一个常见的 Python 包依赖冲突问题。你需要升级或降级一些依赖...pip install numpy==1.21.3 类似地，你可以升级或降级其他依赖包来解决依赖冲突问题。注意，在升级或降级包时，你需要考虑到其他的依赖关系。

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. conda-repo-cli 1.0.41 requires requests_mock, which is not installed. anaconda-client 1.11.2 requires setuptools>=58.0.4, but you have setuptools 57.5.0 which is incompatible. conda-repo-cli 1.0.41 requires clyent==1.2.1, but you have clyent 1.2.2 which is incompatible. conda-repo-cli 1.0.41 requires nbformat==5.4.0, but you have nbformat 5.8.0 which is incompatible. distributed 2022.7.0 requires tornado<6.2,>=6.0.3, but you have tornado 6.3.2 which is incompatible. spyder-kernels 2.4.1 requires jupyter-client<8,>=7.3.4; python_version >= "3", but you have jupyter-client 8.2.0 which is incompatible.

这个错误提示是由 pip 的依赖解析器引起的，它没有考虑到所有已安装的包。这可能会导致一些依赖冲突的问题。你可以尝试升级或降级特定的包来解决这些问题。例如，可以尝试升级 setuptools 包来满足 anaconda-client ...

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. markdown 3.4.1 requires importlib-metadata>=4.4; python_version < "3.10", but you have importlib-metadata 4.2.0 which is incompatible. keyring 23.13.1 requires importlib-metadata>=4.11.4; python_version < "3.12", but you have importlib-metadata 4.2.0 which is incompatible. tensorflow-intel 2.11.0 requires flatbuffers>=2.0, but you have flatbuffers 1.12 which is incompatible. tensorflow-intel 2.11.0 requires keras<2.12,>=2.11.0, but you have keras 2.9.0 which is incompatible. tensorflow-intel 2.11.0 requires tensorboard<2.12,>=2.11, but you have tensorboard 2.9.1 which is incompatible. tensorflow-intel 2.11.0 requires tensorflow-estimator<2.12,>=2.11.0, but you have tensorflow-estimator 2.9.0 which is incompatible.

然后，你可以尝试升级或降级 tensorflow-intel、keras、tensorboard 和 tensorflow-estimator 包来满足它们的依赖关系。你可以运行以下命令来升级这些包： pip install --upgrade tensorflow-intel keras ...

jax 0.4.8 requires numpy>=1.21, but you have numpy 1.19.5 which is incompatible. matplotlib 3.7.1 requires numpy>=1.20, but you have numpy 1.19.5 which is incompatible. ml-dtypes 0.1.0 requires numpy>1.20, but you have numpy 1.19.5 which is incompatible. pandas 2.0.1 requires numpy>=1.20.3; python_version < "3.10", but you have numpy 1.19.5 which is incompatible. tensorflow-intel 2.12.0 requires absl-py>=1.0.0, but you have absl-py 0.15.0 which is incompatible. tensorflow-intel 2.12.0 requires flatbuffers>=2.0, but you have flatbuffers 1.12 which is incompatible. tensorflow-intel 2.12.0 requires numpy<1.24,>=1.22, but you have numpy 1.19.5 which is incompatible. tensorflow-intel 2.12.0 requires tensorboard<2.13,>=2.12, but you have tensorboard 2.11.2 which is incompatible. tensorflow-intel 2.12.0 requires tensorflow-estimator<2.13,>=2.12.0, but you have tensorflow-estimator 2.5.0 which is incompatible.

这些错误信息意味着你安装的一些Python包需要的版本与你当前安装的版本不兼容。你需要升级相应的包，以满足这些包的要求。例如，你可以使用以下命令升级numpy包： pip install --upgrade numpy ...

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. tensorflow-intel 2.11.0 requires flatbuffers>=2.0, but you have flatbuffers 1.12 which is incompatible. tensorflow-intel 2.11.0 requires keras<2.12,>=2.11.0, but you have keras 2.9.0 which is incompatible. tensorflow-intel 2.11.0 requires tensorboard<2.12,>=2.11, but you have tensorboard 2.9.1 which is incompatible. tensorflow-intel 2.11.0 requires tensorflow-estimator<2.12,>=2.11.0, but you have tensorflow-estimator 2.9.0 which is incompatible.

例如，你可以尝试使用以下命令升级flatbuffers、keras、tensorboard和tensorflow-estimator: pip install --upgrade flatbuffers keras tensorboard tensorflow-estimator 如果升级后还是出现依赖冲突问题...

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. tensorflow-intel 2.12.0 requires protobuf!=4.21.0,!=4.21.1,!=4.21.2,!=4.21.3,!=4.21.4,!=4.21.5,<5.0.0dev,>=3.20.3, which is not installed. tensorboard 2.12.3 requires protobuf>=3.19.6, which is not installed.

这个错误提示表明您的 tensorflow-intel 要求安装的 protobuf 版本在 3.20.3 到 4.20.x 之间，但当前系统中并没有安装这个版本。同时，tensorboard 要求安装的 protobuf 版本应该在 3.19.6 及以上，但当前...

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. hvplot 0.8.3 requires colorcet>=2, which is not installed. holoviews 1.14.8 requires colorcet, which is not installed. datashader 0.14.4 requires colorcet, which is not installed. conda-repo-cli 1.0.4 requires pathlib, which is not installed. anaconda-project 0.10.1 requires ruamel-yaml, which is not installed.

这是一个错误提示，提示你缺少一些依赖包，具体缺少哪些包可以看提示信息中的内容。你可以使用 pip 或者 conda 命令安装缺少的包，例如安装 colorcet 可以使用以下命令： - pip 安装：pip install colorcet ...

google-api-core 1.25.1 requires google-auth<2.0dev,>=1.21.1, but you have google-auth 2.19.1 which is incompatible.

这个错误的意思是，你安装的google-api-core 1.25.1要求google-auth版本在1.21.1以上但是小于2.0开发版本，而你安装的google-auth版本是2.19.1，与要求的版本不兼容。解决这个问题可以尝试升级google-api-core或者...

ERROR: Ignored the following versions that require a different python version: 1.10.10 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.11 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.12 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.13 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.14 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.15 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.16 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.17 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.18 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.19 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.20 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.21 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.22 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.23 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.24 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.25 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.26 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.3 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.4 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.5 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.6 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.7 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.8 Requires-Python >=3.6,<3.8; 1.10.9 Requires-Python >=3.6,<3.8 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow~=1.14.0 (from rasa) (from versions: 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.2.3, 2.3.0, 2.3.1, 2.3.2, 2.3.3, 2.3.4, 2.4.0, 2.4.1, 2.4.2, 2.4.3, 2.4.4, 2.5.0, 2.5.1, 2.5.2, 2.5.3, 2.6.0rc0, 2.6.0rc1, 2.6.0rc2, 2.6.0, 2.6.1, 2.6.2, 2.6.3, 2.6.4, 2.6.5, 2.7.0rc0, 2.7.0rc1, 2.7.0, 2.7.1, 2.7.2, 2.7.3, 2.7.4, 2.8.0rc0, 2.8.0rc1, 2.8.0, 2.8.1, 2.8.2, 2.8.3, 2.8.4, 2.9.0rc0, 2.9.0rc1, 2.9.0rc2, 2.9.0, 2.9.1, 2.9.2, 2.9.3, 2.10.0rc0, 2.10.0rc1, 2.10.0rc2, 2.10.0rc3, 2.10.0, 2.10.1, 2.11.0rc0, 2.11.0rc1, 2.11.0rc2, 2.11.0, 2.11.1, 2.12.0rc0, 2.12.0rc1, 2.12.0, 2.13.0rc0, 2.13.0rc1) ERROR: No matching distribution found for tensorflow~=1.14.0

这个错误提示是因为你安装的某些库需要的 Python 版本与当前 Python 版本不一致，或者你安装的 Tensorflow 版本与 Rasa 所需的版本不一致。你可以尝试先升级或降级 Python 版本，或者安装符合 Rasa 所需版本的 ...

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. tensorflow 2.1.0 requires scipy==1.4.1; python_version >= "3", but you have scipy 1.5.2 which is incompatible. tensorflow 2.1.0 requires tensorboard<2.2.0,>=2.1.0, but you have tensorboard 2.4.0 which is incompatible. tensorboard 2.4.0 requires google-auth<2,>=1.6.3, but you have google-auth 2.6.0 which is incompatible.

针对第三个冲突，您可以尝试降级 google-auth 到 1.6.3 版本以下。 您可以使用以下命令来升级或降级相应的库： pip install --upgrade scipy==1.5.2 pip install --upgrade tensorflow==2.0.0 pip install --...

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. tensorflow 2.0.0 requires astor>=0.6.0, which is not installed. tensorflow 2.0.0 requires gast==0.2.2, which is not installed. tensorflow 2.0.0 requires google-pasta>=0.1.6, which is not installed. tensorflow 2.0.0 requires opt-einsum>=2.3.2, which is not installed. tensorflow 2.0.0 requires tensorflow-estimator<2.1.0,>=2.0.0, which is not installed. tensorflow 2.0.0 requires termcolor>=1.1.0, which is not installed. tensorflow 2.0.0 requires wrapt>=1.11.1, which is not installed.

这个错误提示是因为你在使用 TensorFlow 2.0.0 时，缺少了...pip install astor gast google-pasta opt-einsum tensorflow-estimator<2.1.0 termcolor wrapt 安装完成后，再次运行 TensorFlow 2.0.0 的代码即可。

出现这样的报错是什么意思？ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. tensorflow-intel 2.12.0 requires absl-py>=1.0.0, which is not installed. tensorflow-intel 2.12.0 requires flatbuffers>=2.0, which is not installed. tensorflow-intel 2.12.0 requires keras<2.13,>=2.12.0, which is not installed. tensorflow-intel 2.12.0 requires libclang>=13.0.0, which is not installed. tensorflow-intel 2.12.0 requires protobuf!=4.21.0,!=4.21.1,!=4.21.2,!=4.21.3,!=4.21.4,!=4.21.5,<5.0.0dev,>=3.20.3, which is not installed. tensorflow-intel 2.12.0 requires six>=1.12.0, which is not installed. tensorflow-intel 2.12.0 requires tensorflow-estimator<2.13,>=2.12.0, which is not installed. tensorflow-intel 2.12.0 requires tensorflow-io-gcs-filesystem>=0.23.1; platform_machine != "arm64" or platform_system != "Darwin", which is not installed. tensorflow-intel 2.12.0 requires termcolor>=1.1.0, which is not installed. tensorflow-intel 2.12.0 requires wrapt<1.15,>=1.11.0, which is not installed. tensorflow-intel 2.12.0 requires numpy<1.24,>=1.22, but you have numpy 1.24.4 which is incompatible.

将<package_name>替换为缺失的依赖包名称。 另外，你也可以尝试更新已安装的依赖包，以确保它们与其他依赖包兼容。使用以下命令可以更新已安装的包： pip install --upgrade <package_name> 将...
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![PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略](https://circuits-diy.com/wp-content/uploads/2020/05/74LS00-pinout.png) 参考资源链接：[Proteus电子元件符号大全：从二极管到场效应管](https://wenku.csdn.net/doc/1fahxsg8um?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. PROTEUS符号定制基础知识 PROTEUS符号定制是电子工程设计中不可或缺的一环，它允许设计者创建和修改电路元件符号，以符合特定的设计需求。本章将为你提供关于PROTEUS符号