无法导入Keras模块且tf.keras失效，程序报语法错误求助

问题核心原因 #

• 单独安装的Keras与TensorFlow版本不兼容：目前Keras已官方整合到TensorFlow生态中，单独安装的独立版Keras极易与TensorFlow内置的tf.keras产生依赖冲突。
• 文件路径存在转义字符：Windows路径中的单反斜杠\会被Python解析为转义符号（如\t会被识别为制表符），导致图片读取失败。

分步解决方案 #

1. 替换导入语句为tf.keras #

放弃使用独立版Keras的导入方式，改用TensorFlow内置的tf.keras模块，这是当前官方推荐的标准用法，可彻底规避版本冲突：

from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing import image

2. 修复图片路径问题 #

将Windows路径修改为以下两种安全格式之一：

• 使用双反斜杠：img_path = 'F:\\test2\\IMG_4903.JPG'
• 使用原始字符串（路径前加r）：img_path = r'F:\test2\IMG_4903.JPG'

3. 清理环境依赖（可选，用于彻底解决冲突） #

若调整导入后仍有异常，执行以下命令修复环境：

• 卸载独立版Keras：pip uninstall keras -y
• 升级TensorFlow至2.x以上版本：pip install --upgrade tensorflow

修改后的完整可运行代码 #

from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np

# 加载模型
model = load_model('museum_exponat_classifier.h5')

# 图片路径（使用原始字符串避免转义问题）
img_path = r'F:\test2\IMG_4903.JPG'

# 加载并预处理图片
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
img_array = img_array / 255.0  # 像素归一化

# 执行预测
predictions = model.predict(img_array)
predicted_class = np.argmax(predictions)

# 类别映射（示例）
class_indices = {'class_1': 0, 'class_2': 1, 'class_3': 2, 'class_4': 3, 'class_5': 4, 'class_6': 5, 'class_7': 6}
classes = {v: k for k, v in class_indices.items()}

# 输出预测结果
predicted_label = classes[predicted_class]
print(f"预测类别: {predicted_label}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cloud