ImportError: cannot import name ‘Sequential‘ from ‘keras.models‘

报错信息

ImportError: cannot import name 'Sequential' from 'keras.models'

错误代码示例

import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential  # 报错行

model = Sequential()

错误分析

这个错误通常发生在 TensorFlow 和 Keras 的版本不兼容时。TensorFlow 2.x 版本集成了 Keras，因此直接从 keras 导入可能会导致错误。使用单独的 Keras 库可能会导致版本冲突。

检查当前环境中的包

使用以下命令检查当前环境中安装的包及其版本：

pip list

输出可能类似于：

tensorflow               2.9.1
keras                    2.9.0

在这个例子中，tensorflow 和 keras 版本存在冲突。

解决方案

1. 从 tensorflow.keras 导入

在 TensorFlow 2.x 中，应该使用以下方式导入 Keras 模块：

from tensorflow.keras.models import Sequential

这将确保使用与 TensorFlow 兼容的 Keras 实现。

2. 使用虚拟环境

使用虚拟环境可以避免全局环境中的包冲突。首先，创建一个新的虚拟环境：

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # 在 Linux/MacOS 上
myenv\Scripts\activate  # 在 Windows 上

然后，在虚拟环境中安装所需的库：

pip install tensorflow keras

3. 检查依赖关系

确保在 requirements.txt 文件中指定库的版本，以确保它们之间的兼容性。例如：

tensorflow==2.9.1
keras==2.9.0

使用以下命令安装：

pip install -r requirements.txt

4. 解决版本不兼容

如果需要使用某个特定版本的 Keras，可以降级或更新 TensorFlow 版本。检查 Keras 和 TensorFlow 的兼容性矩阵，确保所选版本之间兼容。

5. 使用 pipdeptree

pipdeptree 工具可以帮助你查看包的依赖关系树，识别潜在的包冲突。

首先安装 pipdeptree：

pip install pipdeptree

然后运行：

pipdeptree

这将显示一个树状图，列出所有安装的包及其依赖项，帮助你识别冲突。