排查思路总结（运行机器学习报错）

我的环境：

 -   编译器：pycharm
 -   python版本： 3.8
 -   python环境管理：Anaconda创建的虚拟机

看到一个机器学习的示例代码，执行到本地却频繁报错，大部分原因就是环境冲突，本文将提供一些思路

1. 你导入了别人的示例代码，代码中有一堆import，你的本地环境没有，所以你点击了旁白的灯泡，便捷下载
   
   但运行后一片爆红

2. 若提示找不到什么类，什么方法这种，必定是你点击小灯泡下载的包有问题。
   python提供了很多的库，这些库有指定的版本，且持续更新

不同版本的库支持不同版本的python环境。

一、 排错示例

1. 产生报错

import numpy as np # 导入Num Py库
import pandas as pd # 导入Pandas库
from keras.datasets import mnist #从Keras中导入MNIST数据集

# 读入训练集和测试集(手写数字灰度图像 6万：1万）
(X_train_image, y_train_lable), (X_test_image,y_test_lable) = mnist.load_data()

print("数据集张量形状：", X_train_image.shape) #用shape方法显示张量的形状
print("第一个数据样本 ： \n", X_train_image[0]) # 注 意Python的索引是从0开始的

我运行后报错，提示找不到TensorFlow，首先得查看自己的环境中有无TensorFlow库，在python解释器中去查看

2. 确定报错原因

编译器没找到，再去Anaconda中找找

也没找到，当我在Anaconda添加新的库时，会自动同步在pycharm中

这里没有，说明我需要下载一个TensorFlow库

3. 处理报错

打开Anaconda的终端，下载TensorFlow

// 清华镜像下载
pip install tensorFlow==2.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

可以看到，这里我下载了2.6.0版本的tensorFlow，我是如何确定这个版本的呢？

4. 如何下载合适的库版本

百度搜，python版本、keras版本、tensorFlow版本对应关系，找到这么一个图，根据你的python版本下载对应的其他库版本。
发现已存在不合适的版本，删除重新下载指定版本 （根据这个思路，你可以排查一下你用到了哪些库，再去查他们之间的兼容版本）

例如我想要删除keras，重新下载

// 删除keras
pip uninstall keras

keras：这就是你的库名字

该卸载的卸载、该下载的下载，弄完点击红框刷新，就可以看到新下载的库和版本，这样我们就统一了起来各个库版本问题。

成功处理

5 总结

引用的包有问题，果断查询兼容的版本，该卸载的卸载、该下载的下载