导入onnx_tf.backend触发ModuleNotFoundError：找不到keras.src.engine模块

这个错误是由于onnx-tf版本与最新版TensorFlow/Keras（尤其是Keras 3.x）的目录结构不兼容导致的，以下是几种可行的解决办法：

方法1：安装onnx-tf的开发版 #

官方已在开发分支修复了Keras 3.x的兼容问题，直接安装最新源码版本：

pip install git+https://github.com/onnx/onnx-tensorflow.git

方法2：降级到兼容的Keras版本 #

如果不想使用开发版，可将Keras降级到2.x系列（避开3.x的目录结构变化），同时匹配对应TensorFlow版本：

# 卸载当前Keras
pip uninstall -y keras
# 安装兼容版本（TensorFlow 2.15.x对应Keras 2.15.0）
pip install keras==2.15.0

注意：安装后需确保TensorFlow版本与Keras版本匹配，避免版本冲突。

方法3：更换转换工具链 #

如果上述方法仍无效，可改用onnxruntime结合TensorFlow的SavedModel进行转换，步骤如下：

1. 安装依赖：

pip install onnxruntime tensorflow

2. 使用以下代码转换：

import onnx
import tensorflow as tf
from onnxruntime.tools.convert_to_saved_model import convert_to_saved_model

# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load(onnx_path)
# 转换为TensorFlow SavedModel
convert_to_saved_model(onnx_model, saved_model_dir=saved_model_path)

# 转换为TFLite
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_path)
tflite_model = converter.convert()

# 保存TFLite模型
with open(tflite_path, "wb") as f:
    f.write(tflite_model)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mel7