卸载并重新安装 numpy 包后无法使用 numpy 方法

Question

我最近升级了 tensorflow，它似乎安装了一个与我安装的有冲突的 numpy 版本，所以我在运行涉及 numpy 的代码时收到警告，所以我决定使用简单的pip uninstall numpy 和 @ 卸载并重新安装 numpy Windows 10 cmd 中的 987654322@ 命令。当我第一次卸载这个包时，我得到了一个拒绝访问的错误，可能是因为当时打开了 Jupyter Notebook 并且正在使用 tensorflow。在我关闭 Jupyter Notebook 并尝试再次使用 numpy 后，我无法访问像 arange 这样的简单方法。错误信息如下：

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'arange'

我尝试运行dir(numpy)，结果就是这样：

['__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__']

我多次重新安装 numpy 并对其进行了升级，但这并没有解决问题。我也一直在查看 Stackoverflow 中的类似问题，但我无法解决问题。除了完全重新安装 Anaconda 和 Python 之外，我还能做什么？

附言重新安装 numpy（或升级 tensorflow）后，我收到以下在 cmd 中使用 Python 时从未见过的警告：

Warning: This Python interpreter is in a conda environment, but the environment has not been activated. Libraries may fail to load. To activate this environment please see https://conda.io/activation

我不确定这是否与问题有关，但为了您的信息，我试图包括我在重新安装时遇到的所有问题。

编辑：我以最暴力的方式解决了问题：重新安装 Anaconda。但是为了避免以后再发生类似的事情，我仍然有兴趣知道问题的根源及其解决方案。

Answer 1

首先，虚拟环境可以为您节省大量卸载和重新安装 Anaconda 的麻烦。我相信该命令类似于python venv -m [name of virtual environment] 我肯定会验证这是正确的命令。我相信它会在当前目录中创建虚拟环境。我不完全确定如何在 Windows 上使用它们，但我在 Linux 系统上广泛使用它们。据我所知，使用虚拟环境意味着不必每次安装 conda 时都重新安装 conda。当出现问题时，您只需核对虚拟环境即可。诚然，这仍然有些痛苦，因为您必须将所有软件包重新安装到您需要的新虚拟环境中，但我发现它比重新安装 Anaconda 痛苦得多。

其次，我将通过标准 pip install tensorflow==[version] 安装您选择的 Tensorflow，然后可能稍后更新 numpy。这与在安装 tensorflow 之前更新到最新版本的 numpy 不同。此外，再次建议不要从缓存的包中卸载并重新安装 tensorflow。

另外需要注意的是，如果你通过 pip 卸载并重新安装一个包，有时需要阻止它从缓存的包中重新安装。我遇到过类似的情况，需要我安装更新只是为了观察它“砖”我的 python 环境。这一切往往是一个依赖问题，但我想你已经知道了。

仅供参考：我正在运行 tensorflow-gpu==2.4.1 和 numpy==1.19.4

关于激活错误，我是在全新安装Anaconda后才收到的，所以你在重新安装numpy后收到它很奇怪。