tensorflow不兼容python3.9版本
降低版本
看了下,是windows操作系统
那么解决方法有下面三点
解决方法
你可以使用三种有效的方法来降级设备上安装的 Python 版本:
virtualenv
方法、Control Panel
方法和Anaconda
方法。在我们的教程中,我们将为你提供降级 Python 版本所需的详细信息和示例代码。
virtualenv
模块将 Python 3.9 降级到 3.8]virtualenv
方法用于在设备上为 Python 创建和管理不同的虚拟环境;这有助于解决各个项目之间的依赖问题、版本问题和权限问题。
假设我们正在处理一个需要不同版本的 Python 才能运行的项目。
在这种情况下,我们可以使用 virtualenv
模块为该特定项目创建一个新的虚拟环境,并在该虚拟环境中安装所需的 Python 版本。要创建虚拟环境,我们首先必须安装 vritualenv
模块。这是安装此模块的命令:
pip install virtualenv
现在,我们可以使用 virtualenv
模块创建我们的虚拟环境。下面给出了创建新虚拟环境的命令。
virtualenv \path\to\env -p \path\to\python_install.exe
这里,\path\to\env
是虚拟环境的路径,而\path\to\python_install.exe
是已经安装了所需版本的 Python 的路径。要使此命令起作用,我们必须先在我们的设备上安装所需版本的 Python。
安装后,你只需激活我们的虚拟环境。你可以通过执行以下命令来做到这一点:
\path\to\env\Scripts\activate.bat
这里,\path\to\env
是虚拟环境的路径。
我们也可以像 virtualenv
一样使用 Anaconda 来降级 Python 版本。首先,你需要在你的设备上安装 Anaconda。安装后,我们可以使用 conda
包管理器为我们的项目创建一个新的虚拟环境。下面给出了使用 conda
创建虚拟环境的命令:
conda create -n downgrade python=3.8 anaconda
此命令使用 Python 3.8 为我们的项目创建一个名为降级
的新虚拟环境。下一步是激活我们的虚拟环境。下面给出了使用 conda
启动虚拟环境的命令。
activate downgrade
上面的命令激活降级
虚拟环境。现在,我们可以安装我们特殊项目所需的所有软件包。
这种方法与 virtualenv
方法非常相似。但是,conda
方法比以前的方法更简单、更易于使用。我们甚至不需要手动安装另一个 Python 版本; conda
包管理器会自动为我们安装它。
此方法仅适用于运行 Windows 操作系统的设备。这种方法涉及手动卸载以前存在的 Python 版本,然后重新安装所需的版本。
我们可以通过执行以下步骤卸载 Python:Go to Control Panel -> Uninstall a program -> Search for Python -> Right Click on the Result -> Select Uninstall
。
现在从你的设备上卸载了以前版本的 Python,你可以通过转到https://www.python.org/downloads/ 来安装所需的软件版本。
注:这种方法仅适用于 Windows,并且只应在我们不再需要以前版本的 Python 时使用。
降级 Python 或使用不同 Python 版本的最佳方法是使用 Anaconda。使用 Anaconda 的命令非常简单,它为我们自动化了大部分流程。
如有问题及时沟通
重装一下呗 应该也不麻烦
装有ananconda 建议重新创建一个虚拟空间来操作。(推荐)
创建 Anaconda 虚拟环境:
conda create -n xxxx(环境名称) python=(python 的版本号)
如:conda create -n torch python=3.8
查看 Anaconda 已有的虚拟环境:
conda info -e
或者
conda env list
conda info --envs
进入 Anaconda虚拟环境:
activate xxxxx(环境名称)
如:activate torch
#退出 Anaconda虚拟环境:
deactivat
#删除 Anaconda虚拟环境以及工具包:
conda remove -n xxxx(环境名称) --all
如:conda remove -n torch --all
没有安装ananconda就在打开已经安装的python对应版本的python安装包进行卸载,在官网上下载python3.8安装即可。
tensorflow 2.5 以后都支持py 3.9 啊,我 anaconda 就是py 3.9 的版本
可以调整一下系统环境变量,把python多个版本次序调整一下即可
我试了一下,估计重装更合适一点,移植太麻烦了,因为jupyter本身就是python的一个第三方库,并不是独立的,切换主机的python版本之后就相当于没有安装jupyter了
方法一:jupyter notebook的依赖版本降低,保持兼容。
方法二:或者安装anaconda,通过它来创建不同的Python环境和不同的依赖包。
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