tensorflow+sklearn+mxnet多框架虚拟环境搭建(一些可能遇到的问题解决方法)

本文详细介绍tensorflow、sklearn、mxnet及pytorch等框架在虚拟环境中的安装顺序与步骤,确保不同框架间的兼容性,避免版本冲突。重点介绍了mxnet、tensorflow及sklearn的安装配置,提供了解决常见错误的方法。

tensorflow+sklearn+mxnet多框架虚拟环境搭建

	tensorflow、sklearn、mxnet以及pytorch这几种框架分别有它们各自的特点和优势,开发
过程中难免会遇到要利用多种框架的情况,因此。如何快速搭建多框架环境是我们急需解决的一个问题。

1.框架的安装顺序

	不同框架对各种库的版本要求不同,比如tensorflow和mxnet对nnumpy库的要求不同,
其中mxnet对numpy的要求最严,因此,我们应该先安装mxnet这个框架,再装tensorflow这个框架。
而sklearn对numpy的要求不严,可以放在最后安装。
  (新测:numpy=1.16.5对各框架均可用,建议安装这个版本)

2.框架安装

接下来我们会按照mxnet、tensorflow、sklearn的顺序进行框架的安装
  1. mxnet的安装
pip install -U mxnet     #用最高版本即可
pip install -U gluoncv   #一般会用到gluocv这个库,故一起安装
  1. tensorflow安装
pip install tensorflow==1.13.1  #个人比较喜欢用1.13.1这个版本,几乎没错过
	常见错误:导入Tensorflow出现ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序
	解决方法:pip install protobuf==3.6.0   (不要改成其他版本,不然没有用)
  1. sklearn安装
pip install scikit-learn  #很多朋友在安装sklearn是只安装这一个包,这样是会报错的
pip install sklearn       #虽然这个是空的,但也必须安装上
	除此之外,还需要把sklearn伴随的的几个库安装上,可以在pycharm中安装,
	方法可以参考这个[链接](https://blog.youkuaiyun.com/XBL2015HENU/article/details/106985998)
	不安装的话,报错大概如下:
		ModuleNotFoundError: No module named sklearn.utils.linear_assignment_

祝好!! 有问题欢迎一起讨论(●’◡’●)!!!

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