背景：
配置PURE的算法环境，安装allennlp 0.9.0 （pip install allennlp==0.9.0）报错，如图所示：

探索：

• 发现allennlp的依赖中有spacy，是在安装spacy 2.1.9的依赖时报错了。
  此时我尝试单独安装spacy 2.1.9也会报相同错误。所以是spacy这里出问题了。而我直接安装spacy最新版本（3.5.0），却是可以安装成功的。
• 当我尝试不制定版本安装allennlp时，发现它会下载最新的pytorch版本，我不希望我的pytorch版本被改变，因为会破坏了pytorch与cuda、cudnn的版本配套。

原因：
pytorch、transformers、allennlp、spacy版本不匹配
而transformer通常不会导致问题

解决办法：
综上，考虑选择合适的allenlp版本，能够兼顾到spacy版本和pytorch版本
因为allennlp是基于pytorch的NLP库，所以allennlp的版本会受pytorch的版本影响，若是直接pip install allennlp，则可能会安装新的pytorch版本。
因此，allennlp版本选取的前提是，不要破坏pytorch的版本。
而官方没有给出一个配套的建议，我的方法是实验，首先从一个稍微低一点并接近0.9.0的版本开始，
如：pip install allennlp1.1.0

此时发现它要求pytorch的版本低于1.7，此时则考虑增加版本，因为一般越近的版本使用的pytorch版本就越高。
pip install allennlp1.2.0， 顺利安装

此时，allenlp会自动安装配套的spacy和transformers及其它依赖。

Successfully installed allennlp-1.2.0 catalogue-1.0.2 jsonpickle-3.0.1 plac-1.1.3 spacy-2.3.9 srsly-1.0.6 thinc-7.4.6 tokenizers-0.9.2 transformers-3.4.0 wasabi-0.10.1

最后，给一个基于pytorch1.7.1的配套方案，若你也是这个版本，则可以直接按这个配套方案安装，若是不，则参考上面的实验找到合适的allennlp版本。

pytorch：1.7.1
allennlp：1.2.0
transformers：3.4.0
spacy：2.3.9