如何解决numpy版本兼容问题

Question

鼠鼠最近在开发一款程序，需要用到nnUnet，要导入pytorch库，但pytorch不能和鼠鼠现在的numpy2.0.2兼容，然而我程序当中另一部分又刚需numpy2.0.2，这种情况应该怎么办？😭

Answer 1

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您好！非常理解您遇到的这个困境，依赖冲突是Python开发中一个非常经典且令人头疼的问题。您遇到的numpy版本不兼容问题，核心在于：不同的Python包对同一个底层库（这里是numpy）有不同且互不兼容的版本要求。

下面我为您提供几种主流的解决方案，您可以根据您的具体情况和偏好来选择。

问题根源分析

• nnUNet/pytorch： 通常依赖于一个较旧的、稳定的numpy版本（例如1.2x.x）。它们可能使用了在新版numpy（2.0+）中已被移除或行为发生改变的函数。
• 您的程序另一部分： 依赖于numpy 2.0.2的新特性。
• 冲突： 一个Python环境无法同时安装同一个包的两个版本。

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解决方案

方案一：使用虚拟环境（首选推荐）

这是最干净、最推荐的做法。为不同的项目创建独立的Python环境，从根本上隔离依赖。

1. 创建两个独立的虚拟环境

• **环境A (for nnUNet)**： 安装与pytorch和nnUNet兼容的旧版numpy。
• **环境B (for 您的程序)**： 安装numpy 2.0.2及其他新库。

1. 具体操作（以conda为例）

   # 创建环境A，并安装nnUNet所需的旧版numpy和pytorch
   conda create -n nnunet_env python=3.10
   conda activate nnunet_env
   # 假设pytorch官网推荐搭配的是numpy 1.21左右
   conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda -c pytorch -c nvidia
   pip install nnunet
   # 此时环境A里的numpy是pytorch自动匹配的兼容版本


   # 创建环境B，安装您程序所需的新版numpy
   conda create -n myproject_env python=3.10
   conda activate myproject_env
   pip install numpy==2.0.2
   # 安装您程序需要的其他库
   ```


3. **如何使用**
* 当您需要运行或开发nnUNet相关部分时，在终端执行 `conda activate nnunet_env`。
* 当您需要运行或开发您程序的其他部分时，在终端执行 `conda activate myproject_env`。


**优点**： 彻底解决冲突，环境纯净，管理方便。
**缺点**： 需要在不同环境间切换。


#### 方案二：寻找兼容的替代版本


尝试寻找一个能“两头兼顾”的numpy版本。


1. **确定pytorch/nnUNet支持的numpy版本上限**
查阅pytorch和nnUNet的官方文档、GitHub issues或PyPI页面，看它们声明支持的最高numpy版本是多少。也许它们已经支持了numpy 1.24或1.25，这比1.21要新，虽然还不是2.0，但可能已经能满足您另一部分程序的大部分需求。


2. **降级numpy**
如果找到一个中间版本（例如1.24.x）可以工作，您可以尝试将您的环境降级到这个版本。


```bash
   pip install "numpy<2" --upgrade
   # 或者指定一个确切的兼容版本
   pip install numpy==1.24.3
   ```


然后测试您的程序另一部分是否仍能正常运行。


**优点**： 只需维护一个环境，简单。
**缺点**： 可能需要牺牲新版本特性，不一定总能找到完美的中间版本。


#### 方案三：使用Docker容器


这是比虚拟环境更彻底的隔离方案，将整个应用及其依赖打包成一个独立的容器。特别适合部署和保证环境一致性。


1. **为nnUNet创建一个Dockerfile**，基于一个包含兼容numpy版本的基础镜像。
2. **为您的程序另一部分创建另一个Dockerfile**，基于包含numpy 2.0.2的镜像。
3. 通过Docker Compose等工具来协调两个容器间的通信（如果需要）。


这个方案对初学者来说有一定门槛，但它是工业级的最佳实践。


**优点**： 环境隔离性最强，极利于部署和复现。
**缺点**： 学习成本较高，配置相对复杂。


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### 总结与建议


| 方案 | 优点 | 缺点 | 推荐度 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **虚拟环境** | **隔离彻底，管理灵活，学习成本适中** | 需要手动切换环境 | ★★★★★ (首选) |
| **寻找兼容版本** | 单一环境，简单 | 可能牺牲新特性，不一定成功 | ★★★☆☆ (可尝试) |
| **Docker容器** | 隔离性最强，利于部署 | 学习成本高，配置复杂 | ★★★★☆ (用于生产部署) |


**给您的直接行动建议：**


1. **立即采用方案一（虚拟环境）**。这是解决您当前问题最快、最有效的方法。
2. 在 `nnunet_env` 中，先只安装pytorch和nnUNet，让conda/pip自动解决numpy依赖，看它装的是哪个版本。
3. 在 `myproject_env` 中，放心地安装numpy 2.0.2。


这样，您就可以“鱼与熊掌兼得”了！不用担心，这个问题几乎每个Python开发者都会遇到，掌握虚拟环境的使用是成长的必经之路。


祝您开发顺利！如果还有其他问题，随时可以再问。😊