我来帮你分析问题并给出具体的解决步骤，你的核心问题在于安装了过于老旧的TensorFlow版本（1.8.0），而这个版本和Python3.6+存在兼容性冲突，具体原因和解决方法如下：

错误根源解析 #

你遇到的SyntaxError: invalid syntax是因为：

• Python3.7及以后版本把async列为了关键字（用于异步编程），不能再作为变量/参数名使用；
• 而TensorFlow 1.8.0是2018年发布的老版本，代码里还在用async作为函数参数名（比如TFE_ContextOptionsSetAsync(arg1, async)），这在Python3.7+里直接触发语法错误；
• 你换Python3.6后仍报错，大概率是因为没有彻底清理旧的TensorFlow安装，或者安装时还是复用了那个老的whl包，导致环境里残留了错误的代码文件。

具体解决步骤 #

1. 彻底清理旧的TensorFlow残留 #

首先要把所有旧版本的TensorFlow完全移除，避免干扰：

• 打开终端，运行卸载命令：

  pip uninstall tensorflow -y
  

• 手动删除site-packages里的残留文件夹（找到对应Python版本的路径，比如你之前的3.10路径）：

  rm -rf /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/tensorflow*
  

  如果是Python3.6/3.7，替换路径里的版本号即可。

2. 选择并安装兼容的TensorFlow版本 #

根据你的Python版本和Mac芯片类型，选择合适的TensorFlow版本：

情况A：你的Mac是Intel芯片

• Python3.10：安装TensorFlow 2.6及以上版本（官方从2.6开始支持Python3.10），直接运行：

  pip install tensorflow>=2.6
  

• Python3.7：安装TensorFlow 2.8.x版本（兼容3.7的最新稳定版），运行：

  pip install tensorflow==2.8.4
  

情况B：你的Mac是Apple Silicon芯片（M1/M2/M3等）

Apple芯片需要安装专门适配的版本，步骤如下：

1. 先安装依赖（建议用conda管理环境，避免权限问题）：

   conda install -c apple tensorflow-deps
   

2. 安装适配的TensorFlow：

   pip install tensorflow-macos
   

3. 可选：安装Metal加速插件（提升GPU性能）：

   pip install tensorflow-metal
   

3. 验证安装是否成功 #

打开你的ipynb笔记本，运行以下代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import StringLookup
from tensorflow import keras

print("TensorFlow版本:", tf.__version__)
print("导入成功！")

如果没有报错，说明安装正常。

额外提醒 #

• 不要再使用TensorFlow 1.x版本了，官方早已停止维护，且和现代Python版本兼容性极差；
• 建议用conda或者pyenv管理Python环境，避免不同版本的Python和包互相干扰；
• 如果用pip安装时遇到权限问题，加上--user参数（pip install tensorflow --user），避免修改系统级的Python环境。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AScientist1096