Jupyter Notebook中导入Keras报错：cannot import name 'layers' from 'keras'

核心原因 #

独立安装的Keras包与TensorFlow内置的Keras模块版本冲突，或Keras包安装损坏导致导入路径异常。

解决方案 #

• 统一使用TensorFlow内置Keras
  TensorFlow 2.x版本已集成Keras，无需单独导入keras包。修改导入代码如下：

  import tensorflow as tf
  from tensorflow.keras.applications import ResNet101
  from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
  from tensorflow.keras.models import Model
  # 所有原keras相关调用替换为tf.keras前缀，例如：
  # model = tf.keras.models.Sequential()
  

• 卸载独立Keras包并升级TensorFlow
  移除可能引发冲突的独立Keras包，确保仅使用TensorFlow内置的Keras：

  pip uninstall keras -y
  pip install --upgrade tensorflow
  

• 匹配Python与TensorFlow版本
  你使用的是Python 3.7，需安装兼容该版本的TensorFlow（TensorFlow 2.8.x是支持Python3.7的较稳定版本）：

  pip install tensorflow==2.8.4
  

• 使用Google Colab
  Colab环境预配置了兼容的TensorFlow和Keras版本，无需手动处理依赖，直接导入即可正常使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vikram Thunga