安装Tensorflow,numpy ,pandas,sklearn等包依赖的兼容问题

1 写在前面

• 安装之前一定要注意兼容问题，千万不能简单的pip install **
• 一定要查看一下兼容的版本

2 安装顺序

• 一般采用tensorflow -> matplotlib -> seaborn -> skleran 的顺序，就不需要另外安装pandas和numpy的依赖库，因为都在上面的安装过程中安装好了

3 兼容

TenTorch（虚拟环境名）
python 3.7
tensorflow 2.3.0
keras 2.4.3
numoy 1.16.0【现在是1.19.1】
matplotlib 2.2.3（会下载最新的numpy，卸掉装1.16.0版本就可以）

scikit-laern 0.23.2（同时安装joblib1.1.0 threadpoolctl 3.1.0）
torch 1.11.0
panda  # 这里也会有一个版本兼容问题，我安装pandas的时候，又给我把pandas卸载了，下了最新的numpy

这里安装的代码就很简单了，打开anaconda prompt，然后新建一个虚拟环境。

pip install tensorflow==2.3.0
pip install keras==2.4.3
pip install matplotlib=2.2.3
等等

4 兼容版本2

dill==0.3.3
msgpack-numpy==0.4.7.1
msgpack-python==1.0.2
python==3.6.12
pytorch==1.3.1
spacy==2.3.5
tensorboard==1.14.0
tensorflow==1.14.0
terminado==0.9.2
tqdm==4.56.0