Das deutsche Python-Forum

Hallo,

ich mühe mich gerade rum, TensorFlow und Keras zu installieren! Das hat auch soweit geklappt, jedenfalls wenn ich es in einer Windows-Shell programmiere. Dort kann ich Pyhthon aufrufen und bekomme die Meldung welche Version ich installiert habe (3.11.9)! Anschließend kann ich >>>import tensorflow as tf und import keras eingeben und bekomme keine Fehlermeldung. Wenn ich es aber in einer IDE wie Thonny oder PYCharm eingebe, eine bekomme ich eine Fehlermeldung:
ImportError: DLL load failed while importing _pywrap_tf2: Eine DLL-Initialisierungsroutine ist fehlgeschlagen.

Was mich auch etwas irritiert ist, wenn ich PIP Check eingebe, bekomme ich auch unterschiedliche Meldungen as entsprechende Versionen nicht zu einander passen:

scikit-query 0.1.1 has requirement numpy<1.25,>=1.24.3, but you have numpy 1.24.0.
seaborn 0.13.2 has requirement numpy!=1.24.0,>=1.20, but you have numpy 1.24.0.
tensorflow-intel 2.12.0 has requirement numpy<1.24,>=1.22, but you have numpy 1.24.0.
xcsv 0.5.0 has requirement pandas<2.0.0,>=1.4.2, but you have pandas 2.0.2.
metrics 0.3.3 has requirement Pygments==2.2.0, but you have pygments 2.18.0.
requests2 2.16.0 has requirement idna<2.6,>=2.5, but you have idna 3.7.
requests2 2.16.0 has requirement urllib3<1.22,>=1.21.1, but you have urllib3 2.2.2.

was mich stutzig macht, dass verschiedene Module unterschiedliche numpy-versionen benötigen, kann man soetwas machen?

Mit freundlichen Grüßen,

Reinhold Kwauka

@Kwauka: Wenn man sieht, dass die drei Zeilen die Numpy betreffen im Grunde alle drei ziemlich genau Numpy 1.24.0 ziemlich sicher *nicht* haben wollen, scheint damit wohl irgendwas nicht zu stimmen.

Edit: Ich würde ja ein venv anlegen. Gerade bei Tensorflow scheint es mir das Tutorials und Bücher immer eine bestimmte Version davon behandeln die man dann haben/installieren muss.

Hallo,

die Abhängigkeiten für die gezeigten Module sind doch innerhalb einer Installation / eines venvs nicht auslösbar..

scikit-query 0.1.1 has requirement numpy<1.25,>=1.24.3, but you have numpy 1.24.0.
und
tensorflow-intel 2.12.0 has requirement numpy<1.24,>=1.22, but you have numpy 1.24.0.

geht nicht gleichzeitig, weil einer numpy 1.24.x (mit x>0) will und einer numpy <1.24.x.

Gruß, noisefloor