VSCode使用Jupyter时仅tensorflow模块导入后无法被后续代码块识别问题

该问题是Apple Silicon设备VSCode Jupyter插件的特有问题，仅出现在TensorFlow模块的原因是其arm64适配包的命名空间加载逻辑和Jupyter的变量缓存逻辑存在冲突，其他普通模块不会触发该bug

按优先级依次尝试以下解决方法：

• 确认两个代码块使用同一Jupyter内核：点击VSCode Jupyter界面右上角的内核选择按钮，确认运行两个代码块时选中的是同一个Python解释器内核，有时切换内核后前一个代码块的运行成功标识会残留，实际新内核未执行过import语句
• 更换适配Apple Silicon的TensorFlow版本：先执行命令pip uninstall -y tensorflow tensorflow-macos tensorflow-metal卸载现有TensorFlow相关包，再执行pip install tensorflow-macos tensorflow-metal安装官方适配arm64架构的版本
• 关闭Jupyter变量跟踪功能：打开VSCode设置页面，搜索Jupyter: Enable Variable Tracking，取消该选项的勾选，该功能对加载依赖较多的大体积模块的命名空间识别准确率较低，是触发该问题的常见原因
• 重启Jupyter内核后按顺序批量运行所有代码块，不要单独跳着运行第二个代码块

如果上述方法都不生效，可使用临时规避方案：将TensorFlow的import语句和后续调用逻辑放在同一个代码块中运行，即可避开该命名空间识别bug。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者xin wang