为何在Anaconda中Matplotlib与Keras、TensorFlow无法同时使用？

嘿，这个问题我之前折腾环境的时候也碰到过，大概率是依赖冲突或者环境操作失误导致的，咱们来捋清楚原因和解决办法：

可能的原因 #

• 环境切换失误：你有没有可能在安装Matplotlib的时候，不小心切到了base环境或者其他环境？比如你激活了keras环境装Keras，但装Matplotlib时又切回了base，结果在keras环境里看不到Matplotlib，切换到base又看不到Keras，就显得它们“互相消失”了。
• 版本依赖冲突：你用的是Python3.7.6，有些旧版本的Keras、TensorFlow和Matplotlib依赖的底层包版本不兼容。conda为了满足新安装包的依赖要求，会自动卸载冲突的包，这就导致装了Matplotlib就把Keras/TensorFlow卸了，反过来装Keras也会把Matplotlib卸了。

解决步骤 #

1. 先确认当前激活的环境 #

每次操作前先跑这个命令，确保你在正确的keras环境里：

conda info --envs

输出里前面带*的就是当前激活的环境，一定要保证所有安装操作都在keras环境下执行。

2. 统一安装所有需要的包 #

激活环境后，一次性把所有需要的包装进去，让conda自动处理依赖兼容问题：

conda activate keras
conda install keras tensorflow matplotlib

这样conda会自动筛选出一组互相兼容的版本来安装，避免逐个安装时的冲突。

3. 如果还是冲突，指定兼容版本 #

如果上面的命令报错，你可以指定Matplotlib的兼容版本（Python3.7.6适合用3.3.x系列的Matplotlib）：

conda install keras tensorflow matplotlib=3.3.4

要是conda还是搞不定，也可以试试用pip安装Matplotlib（不过尽量优先用conda，避免混合包管理出问题）：

pip install matplotlib

4. 验证安装结果 #

安装完成后，在keras环境里运行这个命令，检查三个包都在列表里：

conda list

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user12904074