einops库安装好了，但是import einops依然报错

如果你已经在你的环境中安装了 einops 库，但是在导入时仍然出现 ImportError，请确保你在正确的环境中运行代码。另外，你可以尝试在终端中输入以下命令来检查 einops 是否正确安装：

pip show einops

如果 einops 已安装并且没有任何错误，则应该会显示已安装版本的信息。如果仍然存在问题，请尝试重新安装 einops 库，或者考虑升级你的 Python 版本。

相关问题

pytorch安装后import报错

如果你在安装 PyTorch 之后尝试 `import torch`，但是遇到了错误，有几个可能的原因：

1. 安装不完整或不正确。确保你按照官方文档指示正确地安装了 PyTorch，并且使用的是适合你的系统和 Python 版本的正确版本。

2. 环境变量问题。如果你使用了虚拟环境，请确保你已经激活了它，并且你的环境变量设置正确。你可以使用 `echo $PYTHONPATH` 命令检查 Python 的路径是否正确。

3. 依赖问题。如果你的系统中缺少依赖库，那么 PyTorch 可能无法正常工作。比如，如果你的系统中没有安装 CUDA，那么你需要安装 CPU 版本的 PyTorch。你可以检查一下 PyTorch 的依赖库是否都已经安装了。

4. 版本不兼容。如果你的 PyTorch 版本与你的代码或依赖库不兼容，那么你可能会遇到错误。你可以尝试升级或降级 PyTorch 版本来解决问题。

如果你无法确定问题的原因，可以提供更具体的错误信息，这有助于更好地定位问题。

安装ltensorflow但是from tensorflow.contrib import learn报错

从 TensorFlow 2.0 开始，`tensorflow.contrib` 已经被弃用。因此，如果你想使用 `tensorflow.contrib.learn`，你需要安装 TensorFlow 1.x 版本的 TensorFlow。如果你已经安装了 TensorFlow 2.x，你可以使用以下命令安装 TensorFlow 1.x：

pip install tensorflow==1.15

安装完成后，你可以尝试重新导入 `tensorflow.contrib.learn`，应该不会再报错了。不过需要注意的是，`tensorflow.contrib` 在 TensorFlow 2.x 版本中已经被废弃，不建议在新的项目中使用。建议使用 TensorFlow 2.x 版本中的新 API 替代。