已安装optree仍无法导入keras.models的问题求助

• 确认VS Code解释器与pip路径匹配
  点击VS Code左下角的解释器选择框，确认选中的是Python 3.9.6 64-bit。打开终端执行对应命令验证pip路径：

  • Windows：where pip
  • Linux/macOS：which pip
    若pip路径与解释器路径不匹配，用解释器绑定的pip重新安装依赖：

  python -m pip install --upgrade keras optree pandas matplotlib scikit-learn
  

• 替换Keras导入方式
  新版本Keras（3.x及以上）多与TensorFlow绑定发布，直接导入keras可能触发依赖问题，替换为TensorFlow子模块导入：

  import pandas as pd
  import matplotlib as mpl
  from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
  from tensorflow.keras.models import Sequential
  from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dropout, Dense
  

• 重启Pylance语言服务并清理缓存
  按下Ctrl+Shift+P（Windows/Linux）或Cmd+Shift+P（macOS），输入Python: Restart Language Server重启服务。同时删除VS Code工作区缓存目录后重启软件：

  • Windows：%APPDATA%\Code\User\workspaceStorage
  • macOS：~/Library/Application Support/Code/User/workspaceStorage
  • Linux：~/.config/Code/User/workspaceStorage

• 验证optree版本兼容性
  执行pip show optree查看当前版本，Keras 3.x要求optree版本≥0.9.0，若版本过低则强制升级：

  python -m pip install --upgrade optree
  

  也可通过pip show keras查看Requires字段，确认optree的版本范围要求。

• 新建虚拟环境隔离依赖
  用Python 3.9.6创建全新虚拟环境，避免原有环境的依赖冲突：

  python -m venv lstm_env
  # Windows激活环境
  lstm_env\Scripts\activate
  # Linux/macOS激活环境
  source lstm_env/bin/activate
  

  依次安装所有依赖后，在VS Code中选择该虚拟环境的解释器，重新测试导入代码。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NoahVerner