当Tensorlayer，Tensorflow和numpy的版本不兼容时，可以尝试以下解决方法：

1. 更新Tensorlayer版本：确保使用最新版本的Tensorlayer。可以使用以下命令更新Tensorlayer：

pip install --upgrade tensorlayer

2. 更新Tensorflow版本：确保使用与Tensorlayer兼容的Tensorflow版本。可以使用以下命令更新Tensorflow：

pip install --upgrade tensorflow

3. 更新numpy版本：确保使用与Tensorlayer和Tensorflow兼容的numpy版本。可以使用以下命令更新numpy：

pip install --upgrade numpy

4. 指定特定版本：如果需要使用特定版本的Tensorlayer，Tensorflow或numpy，可以使用以下命令指定版本：

pip install tensorlayer==x.x.x
pip install tensorflow==x.x.x
pip install numpy==x.x.x

其中，x.x.x是所需的具体版本号。

5. 创建虚拟环境：如果在同一系统中使用多个项目，每个项目可能需要不同的Tensorlayer，Tensorflow或numpy版本。可以使用虚拟环境来隔离不同项目的依赖关系，以避免版本冲突。可以使用以下命令创建虚拟环境：

pip install virtualenv
virtualenv myenv
source myenv/bin/activate

然后在虚拟环境中安装所需的Tensorlayer，Tensorflow和numpy版本。

注意：在更改版本之前，确保备份任何重要的代码和数据，以防出现不可预料的问题。