Недавно я столкнулся с проблемой при установке библиотеки tensorflow в Python встроенной среде (64-разрядной). Во время установки была библиотека «termcolor», которая отображалась как ошибка, говорящая, что модуль не существует. Затем я попытался установить только библиотеку termcolor, думая, что может быть проблема с версией пакета tensorflow. Возникла такая же ошибка. Поскольку он использовал кешированную версию, я подумал, что в моей системе существует противоречие совместимости со средой python. Пробовал всеми средствами удалить кешированную версию, не вышло. И у меня была запущена anaconda, поэтому я подумал, что есть какой-то путь среды cla sh и прочее при попытке загрузки с http.
Я открыл другую командную строку, установил termcolor в среде python моей системы и он был успешно установлен.
Затем в предыдущей командной строке, где установка termcolor не удалась, я попробовал ту же команду, и она была установлена без каких-либо ошибок. Затем я установил tenorflow, и он тоже был успешно установлен.
Хотя мне удалось установить, мне бы очень хотелось узнать причину root этой проблемы. Я приложил для справки скриншот установки.
Просто для регистрации, тот же сценарий, что и в более ранних встроенных версиях python. (3.7)
Кроме того, у меня есть несколько общих вопросов:
- Есть ли вообще какие-либо различия между запущенными приложениями python, установленными в системе, и использующими встроенный пакет?
- Могу ли я использовать тяжелые библиотеки, такие как tenorflow, во встроенной среде?
- Есть ли различия, связанные с производительностью между этими двумя методами?
Любая помощь по этим запросам была бы очень полезно.
Ошибка, обнаруженная во время установки termcolor, установка tensorflow остановлена с той же ошибкой