导入segmentation_models报错求助：ModuleNotFoundError与ImportError问题

问题根源 #

1. TensorFlow 2.12+版本中，官方将Keras拆分为独立库，你同时安装了独立Keras 2.12.0和TensorFlow 2.12.0，两者的Keras实现相互独立。而segmentation_models的默认版本依赖TensorFlow集成的tensorflow.keras，而非独立Keras，因此触发ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.keras'。
2. 第二个错误ImportError: cannot import name 'optimizer' from 'keras.optimizers'，是因为segmentation_models旧版本的代码导入逻辑和独立Keras 2.x的结构不匹配——Keras 2.x中不存在keras.optimizers.optimizer这个对象，正确的导入路径应为具体优化器（如Adam）或keras.optimizers.legacy模块。

解决方法 #

方法一：使用TensorFlow自带的tf.keras（推荐） #

卸载独立安装的Keras，因为TensorFlow 2.x本身已经集成了完整的Keras功能，无需单独安装：

pip uninstall keras -y

完成后重新尝试导入segmentation_models即可，此时环境中只有TensorFlow的tensorflow.keras，库的导入逻辑可正常运行。

方法二：安装适配独立Keras的分支版本 #

如果必须保留独立Keras，可安装segmentation_models专门适配独立Keras的分支：

pip install git+https://github.com/qubvel/segmentation_models.git@keras

该分支调整了导入路径，适配独立Keras的结构，可解决两个报错问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rayhan Nuansa