root@ins-gc6a31gt37c3g3dc:/data/app/stable-diffusion/comfyui# python --version Python 3.10.9 root@ins-gc6a31gt37c3g3dc:/data/app/stable-diffusion/comfyui# pip show numpy Name: numpy Version: 1.24.4 Summary: Fundamental package for array computing in Python Home-page: https://www.numpy.org Author: Travis E. Oliphant et al. Author-email: License: BSD-3-Clause Location: /root/anaconda3/lib/python3.10/site-packages Requires: Required-by: accelerate, albucore, albumentations, altair, astropy, blendmodes, bokeh, Bottleneck, clean-fid, contourpy, daal4py, datashader, datashape, decord, diffusers, facexlib, filterpy, fst-pso, FuzzyTM, gensim, gradio, h5py, holoviews, hvplot, imagecodecs, imageio, imbalanced-learn, insightface, keras, matplotlib, miniful, mkl-fft, mkl-random, ml_dtypes, moviepy, numba, numexpr, onnx, onnxruntime, onnxruntime-gpu, openai, opencv-contrib-python, opencv-python, opencv-python-headless, pandas, patsy, pyerfa, pyFUME, PyMatting, PyWavelets, rembg, scikit-image, scikit-learn, scipy, seaborn, simpful, soundfile, spandrel, statsmodels, tables, tensorboard, tensorflow, tensorflow_cpu, tifffile, torchvision, transformers, xarray, xformers root@ins-gc6a31gt37c3g3dc:/data/app/stable-diffusion/comfyui#
时间: 2025-05-15 07:38:25 浏览: 57
### 当前环境中的 Python 和 NumPy 版本分析
在 Python 3.10.9 的环境中,NumPy 1.24.4 是一个兼容的版本。然而,根据提供的信息,某些依赖项可能对 NumPy 的版本有特定的要求。
#### 对于 NumPy 的版本需求
- **onnxruntime 1.18.1** 要求 NumPy 的版本范围为 `1.21.6 <= numpy < 2.0`[^1]。
- 如果当前环境中安装了 NumPy 1.24.4,则该版本满足上述条件的一部分(即 `< 2.0`),但由于其高于 `1.21.6`,可能会引发潜在冲突。
为了确保完全兼容性,建议将 NumPy 升级至最新支持的子版本(如 1.23.x 或 1.24.x 中的一个稳定版)。如果严格遵循最低要求,则应选择 `numpy==1.21.6` 来避免任何不匹配的风险。
以下是检查和调整 NumPy 版本的方法:
```bash
# 查看已安装的 NumPy 版本
pip show numpy
# 若需降级或升级 NumPy 至指定版本
pip install --upgrade numpy==1.21.6
```
对于 Python 解释器的选择,推荐使用与项目一致的版本。例如,在矩池云中选择了 Python 3.10.9[^2],则应在整个开发流程中保持此版本的一致性。
---
### CUDA 运行时版本的影响
CUDA 工具包 (`cudatoolkit`) 及相关组件通常会对基础库(如 NumPy)施加额外约束。虽然引用未提及具体细节[^4],但在实际操作中需要注意以下几点:
- 确认所使用的 `cudatoolkit` 是否与现有 NumPy 兼容;
- 使用 Mamba 或 Conda 创建隔离环境以减少冲突风险。
示例命令如下:
```bash
conda create -n myenv python=3.10.9 numpy=1.21.6 cudatoolkit=11.7
conda activate myenv
```
通过这种方式可以精确控制各软件包之间的相互作用。
---
### 总结
Python 3.10.9 下 NumPy 1.24.4 符合大多数现代框架的需求,但如果目标是适配 onnxruntime 1.18.1,则更安全的做法是回退到 NumPy 1.21.6。此外,还需验证是否存在其他隐含限制(比如来自 CUDA 的附加规定)并采取相应措施加以解决。
阅读全文
相关推荐




















