ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 80 from PyObject

这个错误通常是由于 numpy 库的版本不兼容导致的。您可以尝试更新 numpy 库或者检查您的代码中是否有不兼容的部分。如果问题仍然存在，您可以尝试重新安装 numpy 库或者使用其他的库来替代 numpy。

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运行yolov5出现ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject

ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject 这个错误通常发生在你尝试使用不同版本的Python或NumPy库之间，因为数据类型（dtype）的大小发生了变化，导致二进制不兼容。这可能是由于你在更新了Python或NumPy后，原有的代码和新安装的库之间的预期结构不符。

解决这个问题的方法一般包括：

1. 更新到匹配的版本：检查你的Python和NumPy版本，确保它们是兼容的。如果可能，升级到最新稳定版，看看问题是否依然存在。

2. 重装依赖：尝试卸载并重新安装numpy，有时候这可以解决由于文件损坏或其他原因引起的兼容性问题。

3. 检查代码：检查是否有直接硬编码了numpy dtype大小的代码，如果有，需要更新这部分逻辑以适应新的数据类型。

4. 检查其他第三方库：有些库可能会与numpy交互，确认它们是否也更新到了相应的兼容版本。

jupyter numpy报错ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject

这个错误通常出现在尝试运行Python代码时，特别是涉及到numpy库的操作。`ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility`表明你在使用的numpy版本和某个依赖库之间存在兼容性问题。可能是之前安装了不同版本的numpy，或者是从源码安装而非通过pip等包管理工具，导致字节序（byte order）或数据结构大小发生变化。

解决这个问题的一般步骤包括：
1. **检查版本**：确认numpy和其他依赖库的版本是否匹配，可以使用`pip list`或`conda list`查看。
2. **卸载并重装**：如果版本冲突，尝试卸载旧版本的numpy，然后使用pip或conda重新安装。
3. **清理缓存**：有时候删除虚拟环境或Anaconda的site-packages下的numpy文件夹也有帮助。
4. **更新系统**：如果是系统级别的numpy，确保所有软件都是最新版本，并且系统架构（32位还是64位）一致。

如果以上步骤都做了还是无法解决，可能是遇到了特定的二进制不兼容问题，可能需要查阅更详细的文档或者寻求社区支持。