我tensorflow在我的项目setup.py的install_requires部分中列为要求。
当我尝试将我的项目安装到新的 Anaconda 环境中时，我收到以下错误：
$ python setup.py install
...
Searching for tensorflow
Reading https://pypi.org/simple/tensorflow/
No local packages or working download links found for tensorflow
error: Could not find suitable distribution for Requirement.parse('tensorflow')
我可以通过 conda "手动"安装张量流来解决这个问题：
$ conda install tensorflow
一旦我这样做，通过setup.py安装就可以顺利进行。
我是否错误地认为我的环境有问题？如果没有，那么发生了什么，我该如何避免这个问题？(我担心的是我的软件包的用户将无法使用setup.py从源代码安装(
我认为相关或可能提供线索的另一个奇怪之处在于，我的 Anaconda 环境中列出的 TensorFlow 版本是 2.0，但如果我在运行 Python 时导入它，它似乎使用的是 1.15 版。例如：
$ conda list tensorflow
# packages in environment at /home/james/miniconda3/envs/cvdata_test:
#
# Name Version Build Channel
tensorflow 2.0.0 mkl_py37h66b46cc_0
tensorflow-base 2.0.0 mkl_py37h9204916_0
tensorflow-estimator 2.0.0 pyh2649769_0
$ python
Python 3.7.6 | packaged by conda-forge | (default, Jan 7 2020, 22:33:48)
[GCC 7.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'1.15.0-rc2'
这是在运行Ubuntu 18.04的戴尔笔记本电脑上没有GPU，所以解释器中显示的版本可能类似于tensorflow-cpu？如果我跑pip freeze我会看到tensorflow==2.0.0和tensorflow-cpu==1.15.0rc2，这有点令人困惑......
这似乎是由使用 Python 版本 3.8 引起的，该版本目前是不受支持的 Python 版本。一旦我用Python 3.7版本创建了一个新的Anaconda环境，这个问题就消失了。
唯一剩下的问题是我在为包含张量流的项目运行pip install -e .时看到的此错误：
ERROR: tensorflow-cpu 1.15.0rc2 has requirement tensorboard<1.16.0,>=1.15.0, but you'll have tensorboard 2.1.0 which is incompatible.
ERROR: tensorflow-cpu 1.15.0rc2 has requirement tensorflow-estimator==1.15.1, but you'll have tensorflow-estimator 2.1.0 which is incompatible.
因此，当版本2.1.0显示为已安装版本时，实际安装tensorflow-cpu版本1.15.0rc2的问题仍然是一个谜。即：
$ conda list tensorflow
# packages in environment at /home/james/miniconda3/envs/cvd:
#
# Name Version Build Channel
tensorflow 2.1.0 pypi_0 pypi
tensorflow-estimator 2.1.0 pypi_0 pypi
$ python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
1.15.0-rc2