TensorFlow与Keras导入报错求助：DLL加载失败及无法导入keras

问题原因 #

TensorFlow 2.16+版本已与Keras 3.x完全解耦，不再内置tf.keras模块；同时独立Keras的DLL报错多由依赖冲突、环境缺失或版本不兼容导致。

解决方案 #

• 使用独立Keras的正确导入方式
  放弃from tensorflow import keras，直接导入独立Keras：

  import keras
  

• 验证Python版本兼容性
  Keras 3.3.3与TensorFlow 2.16.1要求Python版本为3.9~3.12，运行以下命令确认版本：

  python --version
  

  若版本不符，升级或降级到对应区间。

• 修复依赖冲突（推荐操作）
  卸载现有TensorFlow和Keras，重新安装兼容组合：

  • 方案1：自动安装官方适配版本

    pip uninstall -y tensorflow keras
    pip install keras[tf]
    

    该命令会自动安装与Keras 3.x兼容的TensorFlow版本。
  • 方案2：回退到内置tf.keras的版本（适合习惯旧导入方式的用户）

    pip uninstall -y tensorflow keras
    pip install tensorflow==2.15.1 keras==2.15.0
    

    此版本组合仍支持from tensorflow import keras导入。

• 解决Windows DLL缺失问题
  若为Windows系统，安装Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015-2022（x64），安装完成后重启Python环境。

• 清理缓存重装
  若上述操作无效，清理pip缓存后重新安装：

  pip cache purge
  pip uninstall -y tensorflow keras
  pip install --no-cache-dir keras[tf]
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Minh Vũ Lã