尝试卸载mindspore和scipy，再重新安装mindspore，mindspore会自动安装版本匹配的scipy。我所创建的env中，GLIBCXX的版本最高为3.4.29，不知道该怎么处理这个问题。
原因：因为相关包未安装所导致的问题模块未安装成功
解决
方案：安装相关包 如 pandas
pip install -i https://pypi.douban.com/simple pandas
二、问题2
如电脑上同时装了
python
2(2.7)和
python
3(3.5)，当使用pip安装时默认应安装到
python
2中，pip3安装时应安装到
python
3中，但奇怪的是使用pip安装时每次都定位到
python
3中，不知是啥原因，也不知如何将其重定向到
python
2中，索性手动指定pip
"
Module
NotFoundError: No
module
named
'xxx'"这个报错是个非常常见的报错，几乎每个
python
程序员都遇到过，导致这个报错的原因也非常多，下面是我曾经遇到过的原因和
解决
方案
module
包没安装
忘了import
没有__init__.py文件
package包的版本不对
自定义的包名与安装的包名相同，导致import包的时候导错了包
没设置PYTHO...
Deep
Speech
是Mozilla开发的一个开源语音识别引擎，其核心是基于
深度学习
技术的循环神经网络(RNN)模型，可以将音频文件转换为文本。
训练
Deep
Speech
模型需要以下步骤：
1. 数据准备：需要收集大量的音频数据集，并且需要对这些音频数据集进行标注，即将音频转换为文本。
2. 特征提取：将音频数据集转换为频谱图或梅尔倒谱系数(MFCC)等特征表示形式。
3. 模型
训练
：通过使用
训练
数据集和标注数据来
训练
模型。模型
训练
可以使用TensorFlow等
深度学习
框架进行。
4. 模型评估和调优：使用测试数据集对模型进行评估和调优，以提高模型的准确性和性能。
5. 使用模型进行预测：将新的音频数据集输入到
训练
好的
Deep
Speech
模型中进行预测，即将音频转换为文本。
以上是
训练
Deep
Speech
模型的基本步骤，但具体的实现过程可能因为数据集的不同、模型的选择等因素而有所不同。
