关于#tensorflow#的问题，如何解决？(语言-python)

Question

https://github.com/deep-fingerprinting/df
这是我寻找的源码
需要以下几个包h5py==2.7.1，Keras==2.1.6，numpy==1.14.3，scipy==1.1.0，tensorflow==1.8.0，tensorflow-gpu==1.8.0
但是这几天我尝试去改包的版本，现在出现了一个问题，他这个需要使用tensorflow1.8.0和tensorflow gpu=1.8.0，但是因为版本更新导致如果在Python3.6，protoduf版本不适配不能下载，必须要3.7以上，如果是3.7就不能用1.8.0的tensorflow，同时适配py3.7的tensorflow的protoduf版本过高，不能运行代码。
请问有没有解决办法

Answer 1

您可以尝试使用虚拟环境来解决这个问题。在虚拟环境中，您可以安装适合每个库的特定版本，而不会干扰全局安装。以下是一些可能有用的步骤：

1.安装虚拟环境：您可以使用virtualenv或conda等工具来创建虚拟环境。例如，使用conda创建虚拟环境的命令是：conda create --name myenv python=3.6，这将创建一个名为myenv的虚拟环境，并安装Python 3.6。

2.激活虚拟环境：使用source activate myenv（如果您使用的是conda）或source path/to/myenv/bin/activate（如果您使用的是virtualenv）命令激活虚拟环境。

3.安装需要的库和特定版本：在虚拟环境中，您可以使用pip安装适合每个库的特定版本。例如，使用pip安装TensorFlow 1.8.0的命令是：pip install tensorflow-gpu==1.8.0。您可以使用类似的命令为其他库安装适合的版本。

4.运行代码：在虚拟环境中安装所需的库后，您可以运行源代码，而无需担心版本冲突。

希望这可以帮助您解决问题。