从pyxdameraulevenshtein导入会出现以下错误
pyxdameraulevenshtein==1.5.3
pandas==1.1.4
scikit-learn==0.20.2.
Numpy是1.16.1。
在Python 3.6中工作良好,在Python 3.7中问题。
有人在使用Python 3.7(3.7.9)时遇到过类似的问题吗?
from pyxdameraulevenshtein import normalized_damerau_levenshtein_distance as norm_dl_dist
__init__.pxd:242: in init pyxdameraulevenshtein
???
E ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject
我在树莓派3中也面临着同样的问题。实际上这个错误发生在熊猫身上。虽然tensorflow需要numpy~=1.19.2,但是pandas不符合它。所以,我已经升级(因为降级不是)我的numpy到最新版本,一切都很好!!!!。
root@raspberrypi:/home/pi# python3
Python 3.7.3 (default, Jan 22 2021, 20:04:44)
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> np.__version__
'1.21.5'
>>> import pandas as pd
>>> pd.__version__
'1.3.5'
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'2.4.0'
>>> tf.keras.__version__
'2.4.0'
>>> tf.keras.layers
<module 'tensorflow.keras.layers' from '/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/keras/layers/__init__.py'>
这里也有同样的问题- https://github.com/bitsy-ai/tensorflow-arm-bin/issues/5
Tensorflow来源:https://github.com/bitsy-ai/tensorflow-arm-bin
我在树莓派3中也面临着同样的问题。实际上这个错误发生在熊猫身上。虽然tensorflow需要numpy~=1.19.2,但是pandas不符合它。所以,我已经升级(因为降级不是)我的numpy到最新版本,一切都很好!!!!。
root@raspberrypi:/home/pi# python3
Python 3.7.3 (default, Jan 22 2021, 20:04:44)
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> np.__version__
'1.21.5'
>>> import pandas as pd
>>> pd.__version__
'1.3.5'
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'2.4.0'
>>> tf.keras.__version__
'2.4.0'
>>> tf.keras.layers
<module 'tensorflow.keras.layers' from '/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/keras/layers/__init__.py'>
这里也有同样的问题- https://github.com/bitsy-ai/tensorflow-arm-bin/issues/5
Tensorflow来源:https://github.com/bitsy-ai/tensorflow-arm-bin
这对我很有用(当这一页上的任何东西都不起作用时):
# Create environment with conda or venv.
# Do *not* install any other packages here.
pip install numpy==1.21.5
# Install all other packages here.
# This works as a package may build against the currently installed version of numpy.
这解决了一个特别残酷的问题,截至2022-04-11,本页上的所有其他答案都无法解决:
其他答案试图在问题发生后解决问题,这种方法在问题发生前解决问题。
此外,可以尝试不同版本的Python,例如3.8、3.9、3.10。
@FZeiser的回答很好,解释了为什么这种方法有效。