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一、RuntimeError: module compiled against API version 0xc but this version of numpy is 0xb
二、AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘flags’
三、conda 更新 Please update conda by running
问题：import torch时报错：RuntimeError: module compiled against API version 0xc but this version of numpy is 0xb
原因：这是numpy版本与python版本不匹配的问题
解决：
问题：在我的code中是由该命令FLAGS = tf.flags.FLAGS引起的报错，主要原因是我下载的tensorflow是最新的版本2.1，将tensorflow修改为1.9版本即可。
解决：
（2）第二种方法，在tensorflow官方在线文档搜索tf.flags，通过观看下图可以看出flags模块已经移至compat.v1中，原命令修改为FLAGS = tf.compat.v1.flags.FLAGS即可。
问题：安装numpy第三方库的时候，输入后发现有个提示：有最新conda版本下载
conda update -n base -c defaults conda然后，我运行命令去更新conda，但是报错了：EnvironmentNotWritableError: The current user does not have write permissions to the target environment.
原因：conda装在虚拟机的C盘里没有权限写入，
解决：退出pycharm后，以管理员身份重新打开pycharm，再次输入命令进行更新conda。
发现，更新成功了。
问题：安装某个python包时（并不特别对于某个特定包，各种包有时都会出现这种情况 。会出现当前channel不可用，并报错，
原因：其实很简单，就是告诉你在这个指令的默认下载channel列表中找不到合适的安装包，它是建议你去anaconda官网里面去找与之匹配的安装包自己下载。
解决：
（1）你需要去 https://anaconda.org 这个网址，在上方的搜索条上搜索你要安装这个包的其他channel，下边展示一下如何找igraph的其他channel。
首先进入上述网址，你可以在上方看到搜索条，搜索numpy，会出现所有包名中包含“numpy”字段的包：
（2）接着在你的命令行窗口或Anaconda Prompt窗口对应的路径下运行页面中提供的任意一条命令即可。
（3）
报错：
RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.
解决方法：在加载模型的时候加上map_location=‘cpu’