tensorflow-agents本地保存模型报StructureCoder属性错误如何解决

这个报错是tf-agents与TensorFlow版本不兼容导致的，你编写的策略定义、保存逻辑本身没有语法问题，不需要调整代码。
你本地安装的tf-agents 0.11.0为较早发布的版本，内部PolicySaver的保存逻辑会调用tensorflow.python.saved_model.nested_structure_coder模块下的StructureCoder类，但你本地安装的TensorFlow 2.9.1版本已经对该模块做了重构，StructureCoder类已被移除/重命名，因此触发属性不存在的错误。
Google Colab环境可以正常运行，是因为Colab默认预装的tf-agents、TensorFlow为官方匹配的版本组合，不存在版本适配问题。

你可以根据自己的项目需求选择以下任意一种方案解决：

• 优先选择升级tf-agents到适配TensorFlow 2.9.x的版本，不需要修改原有业务代码，执行以下安装命令即可：

pip install --upgrade tf-agents==0.13.0

安装完成后重新运行策略保存代码即可正常执行。

• 如果项目依赖锁定了tf-agents 0.11.0无法升级，可以将TensorFlow降级到和该版本tf-agents适配的2.6.x版本，执行命令：

pip install tensorflow==2.6.5 tf-agents==0.11.0

• 若需要同时保留多个版本的依赖环境，可以新建独立虚拟环境，在虚拟环境中安装匹配版本的TensorFlow和tf-agents，避免全局依赖冲突。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Enrique