安装Python版tensorflowjs时遇tensorflow_decision_forests错误求助

问题场景 #

在Python中构建机器学习模型后，想要通过tensorflowjs将模型转换为Web可用格式，执行pip install tensorflowjs时出现以下错误：

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow_decision_forests (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for tensorflow_decision_forests
Failure to load the inference.so custom c++ tensorflow ops. This error is likely caused the version of TensorFlow and TensorFlow Decision Forests are not compatible.

环境配置：

• 使用conda创建Python 3.8/3.10虚拟环境
• 已安装的TensorFlow相关库版本：

tensorboard == 2.13.0
tensorboard-data-server == 0.7.2
tensorflow == 2.13.0
tensorflow-estimator == 2.13.0
tensorflow-intel == 2.13.0 
tensorflow-io-gcs-filesystem == 0.31.0

已尝试操作：

• 安装tensorflowjs多个版本（4.17、4.15、4.2.0及部分旧版本）
• 调整TensorFlow库组合
• 确认tensorflow_decision_forests仅支持Linux系统

解决方案 #

方法1：跳过tensorflow_decision_forests依赖安装 #

若你的模型未使用决策森林相关组件，可直接跳过该依赖安装tensorflowjs：

pip install tensorflowjs --no-deps

之后手动安装核心兼容依赖：

pip install numpy tensorflow six protobuf

方法2：安装与TensorFlow 2.13.0兼容的tensorflowjs版本 #

TensorFlow 2.13.0对应兼容的tensorflowjs版本为4.10.0，该版本不强制依赖tensorflow_decision_forests，直接执行：

pip install tensorflowjs==4.10.0

方法3：切换Linux环境（若模型依赖决策森林） #

如果你的模型确实用到了TensorFlow Decision Forests功能，只能切换到Linux环境（如WSL2、Linux虚拟机或云服务器）进行安装和模型转换，因为该库目前仅支持Linux系统。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sheikh Taha Maroof