关于#tensorflow#的问题,如何解决?(语言-python)

https://github.com/deep-fingerprinting/df
这是我寻找的源码
需要以下几个包h5py==2.7.1,Keras==2.1.6,numpy==1.14.3,scipy==1.1.0,tensorflow==1.8.0,tensorflow-gpu==1.8.0
但是这几天我尝试去改包的版本,现在出现了一个问题,他这个需要使用tensorflow1.8.0和tensorflow gpu=1.8.0,但是因为版本更新导致如果在Python3.6,protoduf版本不适配不能下载,必须要3.7以上,如果是3.7就不能用1.8.0的tensorflow,同时适配py3.7的tensorflow的protoduf版本过高,不能运行代码。
请问有没有解决办法

您可以尝试使用虚拟环境来解决这个问题。在虚拟环境中,您可以安装适合每个库的特定版本,而不会干扰全局安装。以下是一些可能有用的步骤:

1.安装虚拟环境:您可以使用virtualenv或conda等工具来创建虚拟环境。例如,使用conda创建虚拟环境的命令是:conda create --name myenv python=3.6,这将创建一个名为myenv的虚拟环境,并安装Python 3.6。

2.激活虚拟环境:使用source activate myenv(如果您使用的是conda)或source path/to/myenv/bin/activate(如果您使用的是virtualenv)命令激活虚拟环境。

3.安装需要的库和特定版本:在虚拟环境中,您可以使用pip安装适合每个库的特定版本。例如,使用pip安装TensorFlow 1.8.0的命令是:pip install tensorflow-gpu==1.8.0。您可以使用类似的命令为其他库安装适合的版本。

4.运行代码:在虚拟环境中安装所需的库后,您可以运行源代码,而无需担心版本冲突。

希望这可以帮助您解决问题。

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