导入tensorflow_text时遇ImportError: dlopen符号未找到问题求助

环境配置 #

• Python版本：3.11
• tensorflow：2.12.0
• tensorflow-text：2.12.0
• numpy：1.23.5

错误详情 #

在Jupyter中执行import tensorflow_text as tf_text时，出现以下错误：

ImportError Traceback (most recent call last)

Cell In[2], line 1
----> 1 import tensorflow_text as tf_text

File ~/pythonenv/lib/python3.11/site-packages/tensorflow_text/__init__.py:20
17 from tensorflow.python.util.all_util import remove_undocumented
19 # pylint: disable=wildcard-import
---> 20 from tensorflow_text.core.pybinds import tflite_registrar
21 from tensorflow_text.python import keras
22 from tensorflow_text.python import metrics

ImportError: dlopen(/Users/s0m0ifd/pythonenv/lib/python3.11/site-packages/tensorflow_text/core/pybinds/tflite_registrar.so, 0x0002): Symbol not found: (__ZN4absl12lts_2022062320raw_logging_internal21internal_log_functionE)
Referenced from: '/Users/s0m0ifd/pythonenv/lib/python3.11/site-packages/tensorflow_text/core/pybinds/tflite_registrar.so'
Expected in: '/Users/s0m0ifd/pythonenv/lib/python3.11/site-packages/tensorflow/libtensorflow_framework.2.dylib'

已尝试重新安装tensorflow和tensorflow-text，问题仍存在，需解决导入问题。

该错误源于tensorflow-text依赖的abseil库与tensorflow自带的abseil版本不兼容，导致动态库符号无法匹配。可按以下步骤尝试修复：

1. 强制安装兼容版本的abseil-py
   执行命令安装与tensorflow 2.12.0匹配的abseil版本：

   pip install --force-reinstall absl-py==1.4.0
   

2. 清理残留文件后重装核心库
   彻底清除现有安装的残留文件，再重新安装指定版本：

   # 卸载现有包
   pip uninstall -y tensorflow tensorflow-text absl-py
   # 删除site-packages中的残留文件夹
   rm -rf ~/pythonenv/lib/python3.11/site-packages/tensorflow*
   rm -rf ~/pythonenv/lib/python3.11/site-packages/absl*
   # 重新安装指定版本
   pip install tensorflow==2.12.0 tensorflow-text==2.12.0 numpy==1.23.5
   

3. 切换到conda环境（针对macOS venv兼容性问题）
   macOS的虚拟环境有时会出现动态库依赖冲突，使用conda环境可更好处理这类问题：

   # 创建并激活conda环境
   conda create -n tf_env python=3.11 -y
   conda activate tf_env
   # 安装指定版本的依赖
   conda install tensorflow=2.12.0 tensorflow-text=2.12.0 numpy=1.23.5 -y
   

4. 验证修复结果
   重启Jupyter内核后，执行以下代码验证：

   import tensorflow as tf
   import tensorflow_text as tf_text
   print("TensorFlow版本:", tf.__version__)
   print("TensorFlow Text版本:", tf_text.__version__)
   

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