解决:Requested 'libdrm_radeon >= 2.4.56' but version of libdrm_radeon is 2.4.52

当遇到请求libdrm_radeon版本至少为2.4.56但实际只有2.4.52的问题时,可以采取手动下载libdrm-2.4.58源代码并编译安装的方式来解决。

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checking for NOUVEAU... yes
checking for RADEON... no
configure: error: Package requirements (libdrm_radeon >= 2.4.56) were not met:
Requested 'libdrm_radeon >= 2.4.56' but version of libdrm_radeon is 2.4.52

Consider adjusting the PKG_CONFIG_PATH environment variable if you
installed software in a non-standard prefix.

Alternatively, you may set the environment variables RADEON_CFLAGS
and RADEON_LIBS to avoid the need to call pkg-config.
See the pkg-config man page for more details.


解决方法:

下载源代码,编译安装libdrm。点此下载

### 解决NumPy版本冲突 当处理多个依赖于不同版本NumPy的包时,可能会遇到复杂的依赖关系问题。为了确保所有软件包都能正常工作并解决这些冲突,可以采取以下几种方法: 对于特定环境中的Python包管理工具`pip`, 可以通过创建虚拟环境来隔离项目及其依赖项,从而避免全局环境中可能出现的版本冲突问题[^1]。 如果已经处于一个干净的工作空间或者希望通过更新现有环境解决问题,则建议先尝试升级或降级NumPy到满足其他库需求的具体版本号。例如,在命令行输入 `pip install --upgrade numpy==指定版本号` 来精确控制所使用的NumPy版本[^2]。 考虑到Anaconda发行版自带了许多科学计算相关的预编译二进制文件,并且能够更好地处理跨平台兼容性和依赖解析等问题,因此推荐使用Conda作为包管理和部署解决方案之一。可以通过运行类似于 `conda install -c conda-forge package_name` 的命令来安装来自社区维护通道(如conda-forge)上的稳定版本[^4]。 另外值得注意的是,某些情况下直接从源码构建可能是必要的选择;这通常适用于想要获取最新特性或是修复尚未发布的错误场景下。不过这样做往往需要额外配置编译器和其他开发资源,增加了操作难度和时间成本[^5]。 ```bash # 创建一个新的虚拟环境 (可选) python -m venv myenv source myenv/bin/activate # Linux/MacOS 或者 Windows 下使用 `myenv\Scripts\activate` # 安装具体版本的 NumPy 和其他所需包 pip install numpy==1.19.3 bottleneck cmdstanpy contourpy db-dtypes matplotlib mkl-fft numba opencv-python pandas pandas-gbq prophet pyarrow scikit-learn scipy tensorboard transformers apache-superset ```
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