使用pip安装Tensorflow时出现依赖包版本不兼容错误该如何处理

该报错由全局环境中安装的旧版本astroid 2.3.2与TensorFlow要求的高版本six、wrapt依赖不兼容导致。你之前仅卸载six和wrapt无法解决问题，因为重新安装TensorFlow时会自动拉取符合其要求的高版本six、wrapt，而旧版astroid仍然存在，会再次触发冲突。

按优先级从高到低选择即可：

方案1：使用虚拟环境隔离安装（最推荐） #

虚拟环境可完全隔离不同项目的依赖，不会污染全局Python环境，也不会触发现有包的版本冲突：

• 打开PowerShell，cd到你要存放项目的目录，执行命令创建虚拟环境：
  python -m venv tf-env
• 执行命令激活虚拟环境：
  .\tf-env\Scripts\Activate.ps1
  如果执行时提示权限受限，先打开管理员权限PowerShell执行Set-ExecutionPolicy RemoteSigned，输入Y确认后再重复激活操作即可。
• 虚拟环境激活后，命令行前缀会出现(tf-env)标识，直接执行安装命令即可：
  pip install tensorflow

方案2：升级全局astroid适配高版本依赖 #

如果不需要保留astroid 2.3.2版本，直接升级astroid即可解决版本兼容问题：

• 执行命令升级astroid：
  pip install --upgrade astroid
• 升级完成后重新执行TensorFlow安装命令即可：
  pip install tensorflow

方案3：固定兼容版本安装（仅需保留astroid 2.3.2时使用） #

如果必须保留astroid 2.3.2版本，可安装适配six==1.12、wrapt==1.11.*的旧版TensorFlow，执行命令即可：
pip install tensorflow==2.3.0 six==1.12 wrapt==1.11.2

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rodo