tensorflow2.6对应numpy版本
时间: 2023-10-09 10:14:44 浏览: 137
TensorFlow 2.6.0 官方文档中推荐使用的 NumPy 版本是 1.19.3 或 1.19.5。这两个版本都可以与 TensorFlow 2.6.0 兼容。
不过,一般来说,TensorFlow 2.6.0 可以和更旧或更新的 NumPy 版本一起使用,只要它们之间没有不兼容的问题。如果你有特定的 NumPy 版本需求,可以查看 TensorFlow 2.6.0 的发行说明,了解它所依赖的 NumPy 版本和建议的版本。
相关问题
tensorflow 2.11.0对应numpy版本
TensorFlow 2.11.0 官方文档中列出的依赖项中,numpy 版本为 1.16.4 。但是,这只是建议的版本,实际上,TensorFlow 2.11.0 可以与其他版本的 numpy 兼容。如果你使用 pip 安装 TensorFlow,它应该会自动安装所需的 numpy 版本。如果需要手动安装 numpy,你可以使用以下命令安装 1.16.4 版本:
```
pip install numpy==1.16.4
```
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)
|
+- 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)
|
+- tensorflow (2.5.0)
|
+- tensorflow-estimator (2.5.0)
|
+- termcolor (1.1.0)
|
+- typing-extensions (3.7.4.3)
|
+- 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。