在 Python 中检查 TensorFlow 版本 - “tf.__version__”与“tf.VERSION”？

Question

问题的最短版本：

在 Python 中检查 TensorFlow 版本时，有人可以解释/澄清tf.__version__ 和tf.VERSION 之间的区别吗？？

略长的问题：

这似乎有效：

if tf.__version__ < "1.8.0":
    print("ERROR: currently running TensorFlow version " + tf.__version__ + ", at least version 1.8.0 is required")
    return
# end if

这似乎也有效：

if tf.VERSION < "1.8.0":
    print("ERROR: currently running TensorFlow version " + tf.VERSION + ", at least version 1.8.0 is required")
    return
# end if

我注意到的一个区别是，PyCharm 编辑器会针对 tf.__version__ 方式显示警告，但不会针对 tf.VERSION 方式显示警告：

在 PyCharm 中解决此问题的方法是在每个 tf.__version__ 使用上方添加 # noinspection PyUnresolvedReferences 注释，这解决了警告：

但是，tf.VERSION 方式不会在没有 # noinspection PyUnresolvedReferences 注释的情况下在 PyCharm 中显示警告：

我在这篇文章中询问了 PyCharm tf.__version__ 警告：

TensorFlow Python warning in PyCharm - Cannot find reference __version__ in __init__.py

唯一的响应者表示tf.__version__ 是动态生成的。特别是在 Python 的上下文中，我真的不明白这是什么意思。

所以此时我有以下问题：

1) 为什么两者都存在？

2) 通常推荐使用其中的一种吗？

3) 为什么 PyCharm 显示一个警告而不显示另一个？

4) 动态生成tf.__version__ 是什么意思？如果换一种方式，tf.VERSION 是如何生成的？

5) 为了避免添加# noinspection PyUnresolvedReferences 评论，我更喜欢使用tf.VERSION，有什么理由不这样做吗？

6) TensorFlow 存储库https://github.com/tensorflow/tensorflow 和相关存储库（例如模型https://github.com/tensorflow/models）中的大多数示例使用tf.__version__ 方式，但有些使用tf.VERSION 方式，这是有原因的吗？

Answer 1

答案的最短版本

它们是一样的。

答案的“稍微”更长的版本

这两个符号都是tensorflow.python.framework.versions.VERSION的别名，在文件tools\api\generator\api\__init__.py中导入为

from tensorflow.python.framework.versions import VERSION
from tensorflow.python.framework.versions import VERSION as __version__

走下兔子洞，别名最终指向_pywrap_tensorflow_internal的__version__，这基本上是tensorflow的C++库，确实是动态加载的——最后，python的__version__只是@的别名C++ API 的 987654321@。

现在为什么 PyCharm 会发出第二个警告，这可能是 PyCharm 解析的一个限制（一个错误？），它无法处理 __all__ 的复杂定义，因为定义在同一文件的末尾。在这个网站上搜索“PyCharm __all__”，你会发现一些提示。

所以在tensorflow 的特殊情况下，这两个选项都应该没问题，如果它为您删除警告，您可以使用tf.VERSION。但是__version__ 成语更常见（有人会说标准），因为它是PEP8 的推荐，所以我可能会坚持tf.__version__。

Answer 2

在 TensorFlow 2.0 RC 中，VERSION 似乎消失了：

Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul  8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
2.0.0-rc0
>>> print(tf.VERSION)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'VERSION'
>>>