Keras搭建LSTM层触发Cannot convert a symbolic Tensor报错求助

该报错由依赖包版本不兼容导致：TensorFlow 2.4.x 官方适配的最高Numpy版本为1.19.x，你当前使用的Numpy 1.21.2版本过新，其内部API变动和旧版TensorFlow的符号张量转换逻辑冲突，会在LSTM层初始化时触发该错误。

• 方案1：降级Numpy到兼容版本
  先卸载当前版本Numpy：

  pip uninstall numpy
  

  安装TensorFlow 2.4.1适配的最高稳定版Numpy：

  pip install numpy==1.19.5
  

  若修改后仍有报错，可同步将Python版本降级到3.8.x，TensorFlow 2.4.x官方最高支持Python 3.8，你当前使用的Python 3.9也存在适配冲突。
• 方案2：升级TensorFlow和Keras到适配高版本Numpy的版本
  如果你的其他依赖需要保留高版本Numpy，可以升级TensorFlow到2.6及以上版本，该版本已经修复了和Numpy 1.21.x的兼容问题：

  pip install tensorflow==2.6.0 keras==2.6.0
  

• 方案3：临时运行时规避（仅用于临时调试，不推荐正式环境使用）
  在代码最开头添加如下配置，关闭TensorFlow的即刻执行模式，绕过张量转换校验：

  import tensorflow as tf
  tf.compat.v1.disable_eager_execution()
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leonardo