安装并导入theano.tensor时遇numpy AttributeError问题求助

错误原因 #

这个错误是由于NumPy 1.20及以上版本弃用了np.bool这个别名（原指向内置bool），而旧版Theano仍在调用这个已被移除的API，导致导入失败。

解决方案 #

以下三种方法任选其一即可：

1. 降级NumPy到兼容版本

卸载当前高版本NumPy，安装Theano兼容的旧版本：

pip uninstall -y numpy
pip install numpy==1.19.5

2. 安装Theano开发版（已修复该问题）

Theano的开发分支已经适配了NumPy的新版本，直接安装开发版即可：

pip uninstall -y theano
pip install git+https://github.com/Theano/Theano.git

3. 添加临时兼容补丁（无需修改版本）

在导入Theano之前，手动将np.bool映射到官方推荐的np.bool_，添加以下代码即可：

import numpy as np
# 临时兼容np.bool别名
np.bool = np.bool_

修改后的完整代码示例：

import numpy as np
# 临时兼容补丁
np.bool = np.bool_

import theano.tensor as tt
import pymc as pm

N = 100
with pm.Model() as model:
    p = pm.Uniform("freq_cheating", 0, 1)
with model:
    true_answers = pm.Bernoulli("truths", p, shape=N, testval=np.random.binomial(1, 0.5, N))
with model:
    first_coin_flips = pm.Bernoulli("first_flips", 0.5, shape=N, testval=np.random.binomial(1, 0.5, N))

with model:
    second_coin_flips = pm.Bernoulli("second_flips", 0.5, shape=N, testval=np.random.binomial(1, 0.5, N))

with model:
    val = first_coin_flips*true_answers + (1 - first_coin_flips)*second_coin_flips
    observed_proportion = pm.Deterministic("observed_proportion", tt.sum(val)/float(N))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Karol