Streamlit中TensorFlow ModuleNotFoundError错误的解决方法咨询

• 添加/更新requirements.txt文件
  在项目根目录创建或编辑requirements.txt，写入TensorFlow和Streamlit的依赖声明，示例：

  tensorflow>=2.15.0
  streamlit>=1.30.0
  

  本地运行的话，执行pip install -r requirements.txt安装依赖；Streamlit Cloud部署时会自动读取该文件安装所需包。

• 验证Python版本兼容性
  确保安装的TensorFlow版本与当前Python版本匹配，比如你环境是Python 3.9，TensorFlow 2.10-2.15版本都支持这个Python版本，避免安装不兼容的版本导致失败。

• 本地先测试运行
  在本地项目的虚拟环境中手动安装TensorFlow，执行pip install tensorflow，然后启动Streamlit应用streamlit run streamlit.py，确认本地能正常运行后再部署到云端，排除本地依赖问题。

• 云端强制重建应用
  如果是Streamlit Cloud上的问题，进入应用的「Manage app」界面，到「Settings」->「Advanced」选项卡，点击「Rebuild this app」，强制重新安装所有依赖包，解决缓存导致的依赖缺失问题。

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