TensorFlow 2.5.0报错：tracking模块无no_automatic_dependency_tracking属性

这个报错的核心原因是 no_automatic_dependency_tracking 是TensorFlow 2.7版本才正式加入到tf.compat.v2.__internal__.tracking命名空间下的API，你当前使用的2.5.0版本没有将该API暴露到对应路径，通常是你项目依赖的第三方库（如Keras、TensorFlow Hub、预训练模型库等）是基于TF 2.7+版本开发的，和本地TF版本不兼容导致。

方案1：升级TensorFlow版本（优先推荐） #

直接升级到2.7.0及以上的稳定版本即可原生适配该API，执行以下命令安装：

# CPU版本
pip install --upgrade tensorflow==2.7.0
# GPU版本
pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.7.0

安装完成后执行以下代码验证版本是否正确：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

方案2：降级对应依赖库版本 #

如果你的项目必须保留TensorFlow 2.5.0运行环境，可将依赖的高层库降级到适配TF 2.5的版本：

• 若为Keras导致的报错，降级Keras到2.5.0版本：pip install keras==2.5.0
• 若为TensorFlow Hub导致的报错，降级到0.12.0版本：pip install tensorflow-hub==0.12.0
• 若为其他自定义模型库导致的报错，查阅对应库的版本说明，选择支持TensorFlow 2.5的历史版本安装即可

方案3：临时补丁修复（仅测试使用，不建议生产环境部署） #

如果仅需要临时跑通代码验证逻辑，可在代码导入TensorFlow之后、导入其他依赖库之前，加入以下补丁代码手动补全缺失的属性：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.training.tracking import base
# 手动映射缺失的API到对应命名空间
tf.compat.v2.__internal__.tracking.no_automatic_dependency_tracking = base.no_automatic_dependency_tracking

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Learning and Improving