如何修复‘无法从tensorflow.keras导入__version__’错误？

问题原因 #

keras-rl2 1.0.5版本的代码中尝试直接从tensorflow.keras导入__version__属性，但TensorFlow 2.10及以上版本中，tensorflow.keras不再暴露这个属性，导致导入失败。同时，直接调用keras.__version__报错也是因为这个原因——TensorFlow集成的Keras版本信息现在放在tensorflow.keras.version模块下。

解决方案 #

方案1：修改keras-rl2源代码（快速修复）

找到你的Anaconda环境中keras-rl2的安装目录（比如[你的环境路径]/lib/python3.x/site-packages/rl），修改相关文件中获取Keras版本的代码：

1. 打开rl/__init__.py文件，找到类似以下的代码行：

   from tensorflow.keras import __version__ as keras_version
   

2. 将其替换为兼容代码：

   try:
       from tensorflow.keras import __version__ as keras_version
   except ImportError:
       from tensorflow.keras.version import VERSION as keras_version
   

3. 如果其他文件（比如rl/agents/dqn.py）中有同样的导入逻辑，做相同修改。

方案2：降级TensorFlow到兼容版本

将TensorFlow降级到2.9.x版本（该版本仍保留tensorflow.keras.__version__属性），在Anaconda终端执行：

conda install tensorflow=2.9.0

降级后重新运行导入代码即可。

方案3：升级keras-rl2到最新开发版

keras-rl2的最新开发版本已修复该版本兼容问题，你可以通过克隆其官方源码仓库，在本地执行安装命令完成升级，或者使用pip直接安装其源码版本。

补充：正确查看TensorFlow集成Keras版本的方式 #

替代print(keras.__version__)，使用以下代码查看版本：

import tensorflow as tf
print(tf.keras.version.VERSION)
# 或者直接查看TensorFlow版本，因为TF集成的Keras版本与TF版本绑定
print(tf.__version__)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者scopchanov