pregunta
Hoy, cuando cambié la máquina para ejecutar la red, después de instalar scikit-image, skimage.measure todavía estaba en rojo brillante y se mostraba el error, y busqué mucho sin éxito.
razón
Comparé específicamente los números de versión y encontré que instalé 0.18.0.
Si no especifico el número de versión, la última versión se instalará automáticamente, lo que resultará en la descarga de 0.18.0, lo que puede cambiar el uso en la nueva versión. de skimage.
Solución
Tampoco examiné el uso de la nueva versión, optando por cambiar la versión a 0.15.0.
Conda viene con su propia actualización, parece ser actualizar o actualizar, elija uno de los dos, elijo actualizar, porque creo que la actualización puede no incluir la reversión, si está interesado, puede verificarlo usted mismo.
conda update scikit-image=0.15.0
adjunto
Algunos nombres de paquetes en python son inconsistentes con los usados, como cv y cv2, que generalmente se instalan usando opencv-python:
conda install opencv-python
Pero luego también descubrí que esto no funciona, puede ser un problema con la fuente, pero soy demasiado perezoso para cambiar la configuración, así que instalaré opencv directamente sin python, pero en realidad se puede usar.
Hay muchos problemas de correspondencia de versiones en python a los que se debe prestar atención, por ejemplo, al instalar cuda, sus versiones de cuda, cudnn, pytorch y torchvision deben ser correspondientes, de lo contrario será muy incómodo. Por supuesto, también debe prestar atención a si es la versión gpu al instalar pytorch. Generalmente, siempre que no se seleccione ninguna para descargar desde el sitio web oficial, es la versión gpu.
Se recomienda comprobar usted mismo después de la instalación:
import torch
print(torch.cuda.is_available())