tensorflow1.3下安装keras出现“No module named 'tensorflow.python.eager”问题的解决

最新推荐文章于 2025-06-06 18:15:22 发布
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分类专栏： tensorflow使用中出现的问题解决方案
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CeasarD/article/details/103211788
本文解决了TensorFlow与Keras版本不匹配导致的模块导入错误问题，通过卸载并重新安装特定版本的Keras（如2.1.2），使其实现与TensorFlow 1.3的兼容。文章提供了版本对应参考链接，帮助读者避免类似问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

主要是tensorflow和keras的版本不对应的问题import keras的时候，提示：

“No module named ''tensorflow.python.eager”."

新安装的keras版本默认是2.3.1，与tensorflow 1.3不对应。

 

而且网上竟然没有解决方案。就考虑了一下tf和keras的版本，我用的tf1.3,keras2.3.1，就把keras卸载，重装了2.1.2，就没有问题了。

 

 成功：

 

 详细的版本对应参考下面网页：

tensorflow和keras对应的版本

 

亲测解决tensorflow和keras版本不匹配问题。完美解决：ImportError: No module named 'tensorflow.python.eager'。
陌上人如玉，公子世无双。
05-01 1万+
问题：ImportError: No module named 'tensorflow.python.eager' 原因：tensorflow和keras的版本不匹配 解决方案： 1.查看当前tensorflow的版本： 我的tensorflow的版本是： import tensorflow as tf tf.__version__ 2.查看我keras的版本 注意：这...
No module named ‘tensorflow.keras.layers.embeddings‘报错
Mason_Chen的博客
09-11 7574
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06-06 393
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tensorflow提示：No module named ‘‘tensorflow.python.eager“.
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11-03 1794
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Keras - no module named tensorflow.keras：看清 tf.keras与keras
来了
06-23 1737
转载网址： https://blog.csdn.net/Eric_Blog_优快云/article/details/88420234 （评论部分也有很大参考意义） 环境描述： 系统ubantu16.04 安装anaconda  版本conda 4.5.4 创建虚拟环境 tf-gpu tensorflow-gpu版本（1.7.0-gpu, 能够import tensorflow） tf-gpu环境下已安装的包
【TF踩坑】ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.python.eager'
Go_On_的博客
05-10 3892
错误信息 D:\SoftWares-Academic\Anaconda3\envs\tensorflow\python.exe D:/SoftWares-Academic/python_workspace/search-picture/test.py Using TensorFlow backend. Traceback (most recent call last): File "D:/SoftWares-Academic/python_workspace/search-picture/test.py
No module named &#39;tensorflow.python.eager&#39;
09-22
No module named &#39;tensorflow.python.eager&#39;错误是因为在导入keras时缺少了tensorflow的相关模块。这个问题可能是由于环境配置不正确导致的。你可以尝试以下解决方案来解决这个问题： 1. 确保你已经正确安装了...
ModuleNotFoundError: No module named &#39;tensorflow.python.keras&#39;
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回答: 当出现"ModuleNotFoundError: No module named &#39;tensorflow.python.keras&#39;"的错误时，通常是因为没有正确安装或导入tensorflow模块所致。可以尝试以下解决方案: 1. 首先，请确保已经正确安装了tensorflow模块...
ModuleNotFoundError: No module named &#39;tensorflow.python.eager&#39;
10-24
ModuleNotFoundError: No module named &#39;tensorflow.python.eager&#39;是一个常见的错误，通常是由于keras和tensorflow版本不匹配导致的。解决这个问题的方法是改变keras或tensorflow的版本号，使两者相互匹配。具体步骤...
ImportError: No module named 'tensorflow.python.eager'
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04-13 384
考虑了一下tf和keras的版本，我用的tf1.3,keras2.3.1，就把keras卸载，重装了2.1.2，就没有问题了。
ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.python.eager‘
Nick
03-19 2345
错误原因： Tensorflow和keras版本不对应 解决方法：conda uninstall 当前自己环境里的 tensorflow和keras，然后根据下图的对应关系重新下载
tensorflow报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.python.eager‘
gao_jun1的博客
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问题原因
tensorflow提示：No module named ''tensorflow.python.eager".
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主要是tensorflow和keras的版本不对应的问题 import keras的时候，提示： “No module named ''tensorflow.python.eager”." 明明昨天用还没问题。 而且网上竟然没有解决方案。就考虑了一下tf和keras的版本，我用的tf1.3,keras2.3.1，就把keras卸载，重装了2.1.2，就没有问题了。 成功： 详细的版本对应...
解决“No module named ‘tensorflow.keras...”类似的问题
2203_76013645的博客
10-28 1287
通常由于tensorflow或者keras版本的问题，别人可以运行的代码，你却报错No module named 'tensorflow.keras'，类似地问题很多很多，还有No module named 'tensorflow.contrib.keras.optimizer'等等。报错：ImportError: cannot import name 'recurrent' from 'keras.layers'然后你就根据路径改一下代码：from keras import layers。
ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘
qq_53545309的博客
04-16 1407
报错原因：tensorflow 2.0版本去掉了placeholder，而tensorflow 1.*版本才有。报错原因：tensorflow 2.0版本去掉了placeholder，而tensorflow 1.*版本才有。tensorflow 1.X支持python 3.5-3.7 ,不支持python 3.8。用到的版本为tensorflow 1.4，python3.6，对应的keras版本为2.0.8。如果keras的版本和tensorflow的版本不一致，就会报错。
No module named &#39;tensorflow.python.keras.api
04-26
<think>好的，我现在遇到了一个错误：“No modulenamed &#39;tensorflow.python.keras.api’”。我需要仔细分析这个问题。首先，这可能是因为TensorFlow的版本问题。用户可能安装了不兼容的版本，或者安装过程中出现了问题。 我记得，从TensorFlow 2.x开始，Keras已经被整合为TensorFlow的一部分，即`tf.keras`。所以，当用户尝试导入`tensorflow.python.keras.api`时，这个路径可能在新的版本中已经不存在了，或者结构发生了变化。可能用户是按照某个旧教程或代码示例来导入的，而该代码是针对旧版本的TensorFlow编写的。 接下来，我需要检查常见的解决方法。首先，用户应该确认他们安装的TensorFlow版本是否正确。如果版本过旧或者过新，都可能导致模块路径的变化。例如，在TensorFlow 2.0之后，直接使用`tf.keras`即可，而不需要深入内部的python路径。可能的解决步骤包括： 1.升级或降级TensorFlow到合适的版本。比如，运行`pip install--upgrade tensorflow`或者指定某个版本。 2. 检查代码中的导入语句是否正确。应该使用`from tensorflow importkeras`或者直接`import tensorflowas tf`，然后通过`tf.keras`来访问。 3.确保没有文件或目录命名为tensorflow或keras，这可能导致导入冲突。 此外，用户的环境可能有多个Python环境，导致安装的包位置不正确。需要确认他们是在正确的环境中安装了TensorFlow。举个例子，如果用户的代码中有类似`from tensorflow.python.keras.apiimport ...`这样的导入语句，应该将其改为使用`tf.keras`。例如，导入模型的话应该用`from tensorflow.keras.models importSequential`。 最后，如果用户是从源代码安装TensorFlow或者使用了某些定制版本，可能会有不同的模块结构，这时候需要检查安装方式是否正确。</think>这个错误通常发生在TensorFlow安装不完整或版本不兼容时。以下是解决方案和代码示例： 解决方案： 1. 升级TensorFlow到最新稳定版 2. 确保使用正确的导入语句 3. 验证安装完整性 正确代码示例： ```python import tensorflow as tf # 使用tf.keras构建简单模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation=&#39;relu&#39;), tf.keras.layers.Dense(10, activation=&#39;softmax&#39;) ]) model.compile(optimizer=&#39;adam&#39;, loss=&#39;sparse_categorical_crossentropy&#39;, metrics=[&#39;accuracy&#39;]) print("模型构建成功！") ``` 安装/升级命令： ```bash pip install --upgrade tensorflow # 或指定版本 pip install tensorflow==2.12.0 ``` 代码解释： 1. 使用官方推荐的`tf.keras`接口而非直接访问内部模块 2. 确保TensorFlow版本>=2.0 3. 验证安装后通过标准接口构建模型
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