TensorFlow 1.14.0 与 NumPy 之间的潜在障碍：简单的解决方案

使用 TensorFlow 1.14.0 时，您可能会遇到与 NumPy 的兼容性问题。TensorFlow 1.14.0 依赖于 NumPy 版本 1.16.0，但如果您已安装旧版本（如 NumPy 1.9.2），则可能会遇到错误。

要解决此问题，只需执行以下步骤：

1. 卸载旧版本的 NumPy：pip uninstall numpy
2. 安装 TensorFlow 1.14.0 兼容的 NumPy 版本：pip install numpy==1.16.0

完成这些步骤后，兼容性问题应得到解决。

为了进一步说明，我们提供了一个示例：

问题：

import tensorflow as tf
import numpy as np

tf.__version__
# '1.14.0'

np.__version__
# '1.9.2'

# 试图使用 NumPy 数组创建 TensorFlow 张量
x = np.array([1, 2, 3])
tf.convert_to_tensor(x)

错误：

ValueError: Cannot convert a symbolic TensorFlow tensor (a placeholder) to a numpy array. This error sometimes happens if you are mixing TensorFlow 1.x and TensorFlow 2.x ops. For example, you are using a TensorFlow 1.x placeholder in a TensorFlow 2.x graph.

解决方案：

卸载 NumPy 1.9.2 并安装 NumPy 1.16.0：

pip uninstall numpy
pip install numpy==1.16.0

结果：

x = np.array([1, 2, 3])
tf.convert_to_tensor(x)
# <tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([1, 2, 3])>

现在，您可以顺利地将 NumPy 数组转换为 TensorFlow 张量。

希望这篇文章能为您解决 TensorFlow 1.14.0 和 NumPy 之间的兼容性问题提供帮助。如果您还有任何疑问，请随时提问。