VSCode中已装TensorFlow却无法导入tensorflow.keras子模块问题

• 检查VSCode使用的Python解释器
  终端能正常运行说明当前终端的Python环境已安装TensorFlow，但VSCode可能默认选择了其他环境。操作：点击VSCode左下角的Python版本号，在弹出的环境列表里选择和终端一致的环境。可以在终端输入which python（Linux/macOS）或where python（Windows）查看当前环境路径，对应选择VSCode里的解释器即可。

• 重启VSCode的Python语言服务
  语言服务缓存异常也会导致解析错误。按Ctrl+Shift+P打开命令面板，输入Python: Restart Language Server并执行，重启后再检查导入是否正常。

• 安装TensorFlow类型提示包
  部分TensorFlow版本自带的类型提示不够完整，会导致VSCode无法解析子模块。在激活的Python环境中运行pip install types-tensorflow，安装完成后重启VSCode。

• 调整导入写法
  可以先导入TensorFlow主模块，再引用子模块，避免单独导入子模块的解析问题：

  import tensorflow as tf
  model = tf.keras.models.Sequential()
  # 或者
  from tensorflow.keras.models import Sequential
  

• 清理VSCode缓存或重装Python插件
  关闭VSCode，删除用户目录下.vscode/extensions中的Python插件相关文件夹，然后重新安装Python插件，重启VSCode后再测试。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者우스제