Tensorflow/Keras与django在芹菜上不能正常工作

TensorFlow/Keras和Django是两个不同的工具，分别用于机器学习和Web开发。在芹菜上无法正常工作可能是由于以下几个原因：

1. 芹菜环境配置问题：TensorFlow/Keras和Django都需要特定的环境配置才能正常工作。可能是由于芹菜环境缺少必要的依赖或配置不正确导致无法正常工作。可以尝试重新配置环境或检查依赖是否完整。
2. 资源冲突：TensorFlow/Keras和Django都需要占用一定的计算资源和内存。如果芹菜上的资源不足，可能会导致两者无法同时正常工作。可以尝试调整资源分配或升级芹菜的配置。
3. 版本兼容性问题：TensorFlow/Keras和Django都有不同的版本，可能存在版本之间的兼容性问题。可以尝试使用兼容性较好的版本或查找相关的版本兼容性文档。
4. 代码冲突：如果在同一个项目中同时使用TensorFlow/Keras和Django，可能存在代码冲突的问题。可以检查代码中是否有冲突的部分，并进行相应的调整。

总之，要解决TensorFlow/Keras和Django在芹菜上无法正常工作的问题，需要仔细检查环境配置、资源分配、版本兼容性和代码冲突等方面的问题，并进行相应的调整和解决。