tensorflow与tensorlayer、numpy版本对应的一些坑

关于tensorflow与tensorlayer、numpy版本对应

今天去尝试跑github里面的一个代码，因为是2018年的，版本上相差还是有点大，它用的是tensorlayer（并没有用过），我把里面一些直接爆红的地方（主要是scipy.misc.imresize的问题，现在使用了skimage.transform.resize差距还是挺大的）改过来之后尝试，准备运行一下看看。。。果然后面的问题更大。

tensorflow&tensorlayer

一上来，tensorlayer这个新人就骂骂咧咧要让我升级tensorflow到2.0.0以上，我一看就不靠谱，百度（别问为什么用百度）之后果然这个坑里的娃子挺多的。看了一下先降级吧，我的tensorflow是1.14的，可是发现tensorlayer没有1.14的，改用1.11吧，好不容易安装好之后有error报错我先不管他，
去pycharm运行之后开始报错numpy，我换了几个版本numpy，然后出现多种多样表示numpy有问题的error。比如
看了网上解决方法，最后发现pycharm（显示1.15.4）里看anocada和AnacondaPrompt里面看版本不一样。
重新更新pycharm的包也失败了，后来我发现是之前版本的没有卸载掉，有多个版本的numpy。用

pip uninstall numpy

多次执行之后，确定全都清除之后重新安装

pip install numpy==想要的版本

这样就解决了numpy的问题。去接着解决其他问题了~~
ps：具体tensorlayer版本对应关系我没看到，先走一步看一步，tensorlayer版本不要设置太高应该没错。

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后来还是有一些问题，tensor 对象act没有__name__属性这种，靠改版本实在是解决不了了，最后用的1.11.0，python从3.7降到3.6，tensorflow降到1.13.0，numpy是1.16.0.
代码act=tf.nn.leaky_relu(x, 0.2)改为图中lamba表达式（也不知道原来的是什么版本）