安装sklearn后再重复安装scipy引起包冲突

在安装scikit-learn后,手动安装scipy引发了包冲突,导致导入DataModule时报错GLIBCXX_3.4.29未找到。尝试更新GLIBCXX版本失败后,发现torch被意外升级,降级torch解决了GLIBCXX问题。但随后在导入sklearn时,scipy版本不兼容引发新错误。最终通过重新安装scikit-learn修复了问题。
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安装sklearn后再重复安装scipy引起包冲突

环境:

torch==1.9.0+cu111
scikit-learn==1.0.2
scipy==1.7.3
...

背景:

需要用scipy,没有意识到scikit-learn在安装的时候同时安装了scipy,手贱在conda环境中pip install scipy了一下,之后在跑模型的时候,import DataModule时报错:

ImportError: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: versionGLIBCXX_3.4.29‘ not found
`

切换其他环境,还是有一样的问题,

通过如下命令查看机器中装的GLIBCXX的版本:

strings /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX

最高版本是3.4.24,低于要求。

上网查报错,提示的解决方法为:

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt update -y
sudo apt upgrade -y

然而执行第一句就报错,显示Connection failed.

之后继续找bug,忘了输了个啥,连pip list/conda list都没办法执行,报错:ModuleNotFoundError: No module named '_sysconfigdata_x86_64_conda_linux_gnu'

解决方法参考这篇博客

解决完后,再pip list,定睛一看,发现装scipy的时候把torch给升级了(1.9.0 -> 1.13.0),猜测GLIBCXX的错误和这个有关,把torch降级回1.9.0,问题解决

然后在import sklearn包的时候,其中有关scipy的部分又出现报错,猜测是因为之前手贱直接装的scipy和sklearn版本不兼容(重装低版本/高版本的scipy都没有)。就再重新pip install scikit-learn,问题解决。

注:scikit-learn 使用的scipy版本实际上和我之前pip install scipy的版本一样,但就是会报错

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### 如何正确安装 Pythonsklearn 库 要成功安装 `sklearn`(即 `scikit-learn`),需要遵循一定的步骤来确保所有必要的依赖项都已正确配置。以下是关于如何正确安装 `sklearn` 的详细说明: #### 1. 安装前的准备 `sklearn` 依赖于多个基础库,包括但不限于 `numpy`, `scipy` 和 `matplotlib`。因此,在安装 `sklearn` 前,建议先确认这些依赖库已经安装完成[^1]。 可以通过以下命令逐一安装这些依赖库: ```bash pip install numpy scipy matplotlib ``` 如果环境中尚未安装上述包,则可能无法正常运行基于 `sklearn` 构建的应用程序。 #### 2. 使用 pip 工具安装 sklearn 最简单的方式是通过官方推荐的方法——利用 `pip` 来安装 `scikit-learn`。执行如下命令即可完成安装过程: ```bash pip install scikit-learn ``` 此操作会自动处理大部分兼容性和版本匹配问题[^3]。 对于某些特定场景下(比如开发环境隔离需求较强或者希望使用最新特性版而非稳定发布版的情况),也可以考虑直接从源码编译或指定预发行版本号等方式获取更灵活的支持方案;不过一般情况下,默认方式足以满足日常数据分析任务的需求。 另外需要注意的是,如果你正在使用的操作系统为 Windows 平台,并且遇到了与 C++ 编译器相关的错误提示信息时,请尝试升级 Microsoft Visual Studio 或者切换至 Anaconda 发行版作为替代解决方案之一[^2]。 #### 3. 验证安装是否成功 为了验证 `sklearn` 是否被正确安装并能够正常使用,可以在交互式解释器中导入模块并打印其版本号来进行测试: ```python import sklearn print(sklearn.__version__) ``` 如果没有报错并且返回了一个有效的字符串形式表示当前所加载库的具体版本号,则表明整个流程顺利完成[^4]。 --- ### 注意事项 - 如果遇到权限不足的问题,可以加上参数 `-–user` ,这样就不会修改全局设置而是仅限于个人目录下的改动。 - 对于老旧版本的 python 可能存在不支持新特性的风险,所以最好保持更新到较新的主流分支之上 (>=3.7 推荐). ---
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