tensorflow与keras不兼容 ImportError: cannot import name ‘keras‘ from ‘tensorflow‘

 代码报错:

from tensorflow import keras
ImportError: cannot import name 'keras' from 'tensorflow' (unknown location)

问题原因:tensorflow与keras不兼容

tensorflow1.x 与keras独立,2.x包含keras,不用另外安装keras

 解决步骤

  1. 确认 是否有TensorFlow
    检查你当前 Python 环境中安装了哪些包,特别是 TensorFlow。你可以在命令行中运行:

    pip list或conda list
  2. 卸载旧的包
    如果你看到有单独的 包被安装,可以使用以下命令卸载:keras

    pip uninstall keras
  3. 重新安装 TensorFlow
    完全卸载 TensorFlow,然后重新安装最新版本:

    pip uninstall tensorflow
    pip install tensorflow
  4. 检查 TensorFlow 版本
    显示2.11 tensorflow,还是不行,显示python3.7版本不对应(不懂??)

 最终解决办法

 查阅tensorflow官网:(需要挂梯子)Tensorflow官网

使用 Python 的 pip 软件包管理器安装 TensorFlow。

TensorFlow 2 软件包需要使用高于 19.0 的 pip 版本(对于 macOS 来说,则需要高于 20.3 的 pip 版本)。

# 更新pip Requires the latest pip
pip install --upgrade pip
安装 TensorFlow 2

我们在以下 64 位系统上测试过 TensorFlow 并且这些系统支持 TensorFlow:

  • macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本(不支持 GPU)
# Requires the latest pip
pip install --upgrade pip

# Current stable release for CPU and GPU
pip install tensorflow

# Or try the preview build (unstable)
pip install tf-nightly


1. 在另外一个python=3.11环境中安装tensorflow  
conda list
tensorflow                2.18.0                   pypi_0    pypi
tensorflow-intel          2.18.0                   pypi_0    pypi
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.31.0                   pypi_0    pypi
2.代码改成:
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
import tensorflow.keras.layers as layers

    TensorFlow 2.18.0对应的Keras版本是2.11.0。Keras是一个高级神经网络API,最初是独立的项目,后来被整合到TensorFlow中,成为其官方高级API的一部分。以下是一些关于TensorFlow 2.18.0和Keras 2.11.0的关键点: 1. **深度集成**:在TensorFlow 2.x中,Keras已经完全集成,用户可以直接使用`tf.keras`来构建和训练模型。 2. **易用性**:Keras以其简洁和易用性著称,用户可以通过几行代码快速构建复杂的神经网络模型。 3. **灵活性**:尽管Keras提供了高层次的API,但也允许用户通过`tf.keras`访问TensorFlow的低层次功能,以实现更复杂的功能。 4. **社区支持**:由于KerasTensorFlow的广泛使用,社区资源丰富,用户可以很容易找到教程、示例代码和解决方案。 以下是一个简单的示例,展示如何使用TensorFlow 2.18.0和Keras 2.11.0构建和训练一个简单的神经网络: ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # 创建一个简单的顺序模型 model = keras.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(1000,)), layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 创建一些假数据 import numpy as np data = np.random.random((1000, 1000)) labels = np.random.randint(10, size=(1000, 1)) # 将标签转换为分类格式 labels = keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=10) # 训练模型 model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32) ```
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