我今天在谷歌合作实验室遇到了同样的问题，但两种解决方案都对我不起作用，也许是2022年当前版本的问题。
为了解决这个问题，我不得不调整tf和tf插件的两个版本。所以如果将来你有同样的问题，试着改变2个版本的数量。
最后，我设法解决没有重新安装tf这样：

!pip install tensorflow-addons==0.16.1
import tensorflow_addons as tfa

现在就够了。

我找到了这个问题的答案。在上面的tensorflow和tensorflow-addons模块版本中有一些bug。你所要做的就是pip安装下面提到的版本，它就会工作。

pip install --user tensorflow-addons==0.8.3
pip install --user tensorflow==2.2.0-rc3

现在你可以导入TensorFlow_Addons了。我只是简单地检查了官方tensorflow Addons页面中给出的Google Colab链接中安装的版本，并将我的版本更改为该版本。
The screen shot of google colab code

谷歌协作实验室

!pip install tensorflow-addons==0.8.3
!pip install tensorflow==2.2.0-rc3

在那之后

import tensorflow_addons as tfa

在您的Conda环境中
pip install tensorflow-addons

安装tensorflow-addons之前，请检查tensorflow-addons的版本是否与您的TF & Python版本兼容。
您可以参考此兼容性匹配：

来源：https://github.com/tensorflow/addons
用于检查TF版本

tf.__version__

用于检查Python版本

!python --version

假设你有TF版本：2.9.2和Python版本：3.8.16.在兼容性表中，您可以安装的最新版本是'tensorflow-addons-0.19.0'
要安装tensorflow附加组件：

!pip install tensorflow-addons==0.19.0

现在，我们可以像这样导入tensorflow 插件

import tensorflow_addons as tfa