如何解决cvxpy 和 numpy 之间的版本冲突：“针对 API 版本 0xe 编译的模块，但此版本的 numpy 是 0xd”？

我正在尝试升级一些软件包并为现有的 Python 程序整合我的 requirements.txt，以便将其移至 docker 容器。

这个容器将基于 tensorflow docker 容器，这决定了我必须使用的一些包版本。我们在 windows 下工作，我们希望能够在我们的机器上本地运行该程序（至少在一段时间内）。所以我需要找到一个适用于 docker 和 Windows 10 的配置。

Tensorflow 2.4.1 需要 numpy~=1.19.2。使用 numpy 1.20 时，pip 会抱怨 numpy 1.20 是一个不兼容的版本。

但是在使用 numpy~=1.19.2 时，导入 cvxpy 时出现以下错误。 pip 安装所有软件包都很好：

RuntimeError: module compiled against API version 0xe but this version of numpy is 0xd
Traceback (most recent call last):
  File "test.py",line 1,in <module>
    import cvxpy
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\__init__.py",line 18,in <module>
    from cvxpy.atoms import *
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\__init__.py",line 20,in <module>
    from cvxpy.atoms.geo_mean import geo_mean
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\geo_mean.py",in <module>
    from cvxpy.utilities.power_tools import (fracify,decompose,approx_error,lower_bound,File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\utilities\power_tools.py",in <module>
    from cvxpy.atoms.affine.reshape import reshape
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\affine\reshape.py",in <module>
    from cvxpy.atoms.affine.hstack import hstack
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\affine\hstack.py",in <module>
    from cvxpy.atoms.affine.affine_atom import AffAtom
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\atoms\affine\affine_atom.py",line 22,in <module>
    from cvxpy.cvxcore.python import canonInterface
  File "c:\Projekte\algo5\venv\lib\site-packages\cvxpy\cvxcore\python\__init__.py",line 3,in <module>
    import _cvxcore
ImportError: numpy.core.multiarray Failed to import

重现步骤：

1.) 在 Windows 10 下创建一个新的 Python 3.8 venv 并激活它

2.) 通过 requirements.txt 安装以下 pip install -r requirements.txt：

cvxpy 
numpy~=1.19.2 # tensorflow 2.4.1 requires this version

3.) 通过 test.py

import cvxpy

if __name__ == ''__main__'':
    pass

如果我想使用 tensorflow 2.3，也会发生同样的事情。在这种情况下需要 numpy~=1.18，错误完全相同。

搜索错误发现很少的命中，可悲的是没有帮助我。

我该怎么做才能解决这个问题？

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