PyCharm中TensorFlow代码警告：无法找到__version__引用

我完全理解你的顾虑——要写多人共用的文档，肯定不想修改TensorFlow源码、加IDE专属注释或者关掉检查功能，毕竟得保证代码的通用性和整洁性。这里有几个既不破坏代码兼容性，又能彻底消除警告的实用方法：

方法1：使用官方公开API tf.version.VERSION 替代 #

TensorFlow其实提供了官方推荐的公开方式获取版本号，就是tf.version.VERSION。这个属性属于TensorFlow的公开命名空间，PyCharm能正确识别它，功能和tf.__version__完全一致，而且所有TensorFlow环境都能兼容运行。修改后的代码如下：

# tensorflow_version_test.py
import tensorflow as tf

def main():
    if tf.version.VERSION < "1.4.0":
        print("ERROR: TensorFlow version is older than 1.4.0, upgrade to 1.4.0 or higher before continuing !!!")
        return
    print("TensorFlow version is >= 1.4.0, continuing . . .")
    # rest of program would go here . . .

if __name__ == "__main__":
    main()

这是最推荐的方案，既符合API规范，又能让IDE停止报错，还完全不影响代码的跨环境通用性。

方法2：用getattr()安全获取版本号 #

如果需要兼容极旧版本的TensorFlow（比如tf.version.VERSION还未被引入的版本），可以用Python内置的getattr()函数来获取__version__，这样能绕过PyCharm的静态检查警告，同时保证代码的鲁棒性：

# tensorflow_version_test.py
import tensorflow as tf

def main():
    # 第二个参数是默认值，防止极端情况下属性不存在
    tf_version = getattr(tf, "__version__", "0.0.0")
    if tf_version < "1.4.0":
        print("ERROR: TensorFlow version is older than 1.4.0, upgrade to 1.4.0 or higher before continuing !!!")
        return
    print("TensorFlow version is >= 1.4.0, continuing . . .")
    # rest of program would go here . . .

if __name__ == "__main__":
    main()

这个方法的优势是，即使tf.__version__在某些极端场景下不存在（虽然几乎不可能），代码也不会崩溃，同时完美解决IDE的警告问题。

为什么会出现这个警告？ #

PyCharm的静态检查是基于TensorFlow的公开接口定义和类型提示来工作的。__version__属于模块的私有属性（虽然很多开源项目都会这么用），并没有在TensorFlow的官方公开API文档里被显式标注，所以IDE会判定这个引用“找不到”。而tf.version.VERSION是官方明确对外公开的版本属性，自然能被IDE正确识别。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cdahms