TensorFlow环境导入numpy、tensorflow时触发无效语法错误

路径中的单引号就是触发本次SyntaxError的直接原因。
报错指向的numpy/__config__.py是numpy安装阶段自动生成的配置文件，安装脚本直接将检测到的依赖库路径拼接为Python字符串写入该文件，但未对路径中的特殊字符做转义处理：你的用户目录名Sherline's PC自带的单引号，和包裹路径字符串的单引号提前闭合，Python解析到单引号后的s PC内容时，会判定为不符合语法规则的非法字符，直接抛出语法错误。
base环境导入numpy无报错，是因为base环境中安装的numpy版本生成配置文件时，要么采用了双引号包裹路径字符串，要么内置了特殊字符转义逻辑，没有出现字符串提前闭合的问题；你新建tensorflow环境时拉取的numpy构建版本存在这个生成逻辑缺陷，才触发了报错。

按稳定性从高到低排序：

• 最优方案：新建无特殊字符的Windows本地账户（用户名不要包含空格、单引号、中文等特殊字符，例如直接使用Sherline作为用户名），登录新账户后重新创建conda环境安装相关依赖，从根源规避路径特殊字符导致的各类Python包解析错误，后续安装其他开发工具也不会重复踩同类坑。
• 临时修复方案：定位到报错路径中tensorflow环境下的numpy/__config__.py文件，将第14行所有路径字符串的外层包裹单引号替换为双引号，例如将'C:/Users/Sherline's PC/.conda/envs/tensorflow/Library/lib'修改为"C:/Users/Sherline's PC/.conda/envs/tensorflow/Library/lib"，同文件下所有同类路径都按此规则修改后保存，重新导入numpy/tensorflow即可正常使用。注意后续如果重装、升级numpy，该配置文件会被覆盖，需要重新修改。
• 无系统修改方案：后续新建conda环境时，通过-p参数指定环境安装到无特殊字符、无空格的纯英文路径（例如D:\conda_envs\tf_gpu），不要使用默认的用户目录下的环境路径，安装时依赖路径会写入新的无特殊字符位置，不会触发单引号解析错误。

• 第一步执行conda官方缓存清理：打开Anaconda Prompt，运行命令conda clean -a，在弹出的确认提示处输入y回车，命令会自动扫描清理所有未被现有环境引用的安装包缓存、临时安装文件、失败安装产生的残留碎片，可释放绝大多数被占用的空间。
• 若执行上述命令后仍有空间未释放，可手动打开conda包缓存目录（默认路径为C:\Users\Sherline's PC\.conda\pkgs），删除所有后缀为.tmp的临时文件夹，以及第一次安装失败时间点生成的tensorflow相关版本文件夹即可，不要删除名称和你现有tensorflow环境依赖匹配的包，避免损坏现有环境。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ben Chan