python关于numpy对于emd和tersorflow-intel不同时兼容的问题

isdkz

为了解决这个依赖冲突问题，您可以尝试以下几个方法：

1、使用虚拟环境 (Virtual Environments):
在这种情况下，建议使用虚拟环境（如venv或conda）来为不同的项目创建独立的环境。这样可以避免不同库之间的依赖冲突。

以下是如何使用 venv 创建虚拟环境的步骤：

1. python -m venv my_project_env
   
2. source my_project_env/bin/activate  # On Windows, use `my_project_env\Scripts\activate`
   
3. pip install numpy==1.22.0
   
4. pip install emd==0.5.5
   
5. pip install tensorflow-intel==2.12.0

复制代码

2、尝试安装兼容版本的库：
尝试找到一个兼容的 numpy 版本，以满足两个库的需求。在这种情况下，您可以尝试安装 numpy 1.22.x（例如 1.22.0），

因为它符合 tensorflow-intel 的要求，同时也尝试安装一个兼容的 emd 版本。如果没有兼容的版本，您可能需要查看 emd 的源代码，看看是否可以修改代码以支持新版本的 numpy。

3、将您的代码拆分为两个独立的进程或容器：
您可以尝试将使用 emd 的代码部分与使用 tensorflow-intel 的代码部分分开，并将它们放在单独的 Python 进程或 Docker 容器中。这样，

您可以为每个进程安装适当的依赖项，而不必担心它们之间的冲突。然后，您可以使用进程间通信（IPC）机制（如管道、套接字或共享内存）将这些进程连接起来。

虽然这种方法可能会增加项目的复杂性，但它可以避免库之间的依赖冲突问题。