下载Tensorflow时出现依赖缺失及版本不兼容错误如何解决？

报错翻译 #

你遇到的报错对应含义如下：

错误：astroid 2.2.5 要求安装 typed-ast>=1.3.0 且Python实现为cpython，当前该依赖未安装
错误：tf-models-official 2.6.0 要求 tensorflow>=2.5.0，当前安装的 tensorflow 2.4.1 版本不兼容
错误：tensorflow-text 2.6.0 要求 tensorflow 版本处于 >=2.6.0、<2.7 区间，当前安装的 tensorflow 2.4.1 版本不兼容
错误：lvis 0.5.3 要求 matplotlib>=3.1.1，当前安装的 matplotlib 3.1.0 版本不兼容
错误：apache-beam 2.32.0 要求 avro-python3 版本处于 >=1.8.1、<1.10.0 区间且不等于1.9.2，当前安装的 avro-python3 1.10.2 版本不兼容

解决方案 #

所有报错均为Python包依赖版本不匹配导致，按以下步骤操作即可解决：

• 首先安装缺失的typed-ast依赖：
  pip install typed-ast>=1.3.0
• 剩余版本冲突问题可根据你的项目需求二选一处理：
  1. 无TensorFlow版本锁定要求：直接升级TensorFlow到匹配的2.6.0版本，一次性解决所有关联依赖冲突，执行命令：
     pip install tensorflow==2.6.0 tensorflow-text==2.6.0 tf-models-official==2.6.0 matplotlib==3.1.1 avro-python3==1.9.1
  2. 必须使用TensorFlow 2.4.1版本：将其余关联包降级到和2.4.1兼容的版本，执行命令：
     pip install tf-models-official==2.4.0 tensorflow-text==2.4.0 matplotlib==3.1.1 avro-python3==1.9.1
     注意：建议操作前先创建独立的Python虚拟环境，避免修改全局依赖影响其他项目运行

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sakora