我尝试安装tensorflow-hub，但此安装将Numpy版本从numpy 1.25.2更改为NumPy 2.0.2，现在Shell无法使用此安装运行程序（其他模块现在不兼容）。 我现在应该使用什么 Numpy 版本/有没有办法恢复上次的 pip 安装（ctrl z 用于 pip 安装）？
... ... 收集mdurl~=0.1 下载 mdurl-0.1.2-py3-none-any.whl (10.0 kB)
安装收集的软件包：namex、libclang、flatbuffers、wheel、termcolor、tensorflow-io-gcs-filesystem、tensorboard-data-server、protobuf、optree、opt-einsum、numpy、mdurl、markdown、grpcio、google-pasta、gast 、absl-py、tensorboard、ml-dtypes、markdown-it-py、h5py、astunparse、rich、keras、tensorflow-intel、tensorflow、tf-keras、tensorflow-hub 尝试卸载：numpy 找到现有安装：numpy 1.25.2 卸载 numpy-1.25.2： 成功卸载numpy-1.25.2
错误：pip 的依赖解析器当前未考虑所有已安装的软件包。此行为是以下依赖性冲突的根源。 matplotlib 3.8.3 需要 numpy<2,>=1.21，但你有 numpy 2.0.2，这是不兼容的。 gensim 4.3.3 需要 numpy<2.0,>=1.18.5，但你有 numpy 2.0.2，这是不兼容的。 scipy 1.11.1 需要 numpy<1.28.0,>=1.21.6，但你有 numpy 2.0.2，这是不兼容的。
成功安装absl-py-2.1.0 astunparse-1.6.3 flatbuffers-24.3.25gast-0.6.0google-pasta-0.2.0grpcio-1.67.1h5py-3.12.1keras-3.6.0libclang-18.1 .1 markdown-3.7 markdown-it-py-3.0.0 mdurl-0.1.2 ml-dtypes-0.4.1 namex-0.0.8 numpy-2.0.2 opt-einsum-3.4.0 opttree-0.13.0 protobuf- 5.28.3 rich-13.9.3tensorboard-2.18.0tensorboard-data-server-0.7.2tensorflow-2.18.0tensorflow-hub-0.16.1tensorflow-intel-2.18.0tensorflow-io-gcs-filesystem-0.31 .0 termcolor-2.5.0 tf-keras-2.18.0 Wheel-0.44.0 ... ...
... ... 属性错误：找不到_ARRAY_API
使用 NumPy 1.x 编译的模块无法在 NumPy 2.0.2，因为它可能会崩溃。同时支持 1.x 和 2.x NumPy 版本，模块必须使用 NumPy 2.0 编译。 某些模块可能需要重建，例如与 'pybind11>=2.12'。
如果您是该模块的用户，最简单的解决方案是 降级到 'numpy<2' or try to upgrade the affected module. We expect that some modules will need time to support NumPy 2. ... ... ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject
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pip install numpy==1.10 (The version you want)
这应该将包恢复到新的指定版本。 或者，你也可以尝试
pip install --upgrade --force-reinstall numpy==1.10.5
或使用
卸载当前版本pip uninstall numpy
然后再次安装
pip install numpy==1.10 (The version you want)