Python3.7+TensorFlow2.11.0环境下ModuleNotFoundError求助

问题详情 #

在Jupyter Notebook中执行以下导入代码：

from keras.models import Sequential, load_model

出现ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.compat'错误，完整回溯信息如下：

ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp\ipykernel_13480\2236388005.py in <module>
      1 import tensorflow
      2 
----> 3 from keras.models import Sequential, load_model
      4 from keras.layers import Dense, Convolution2D, MaxPooling2D, Flatten, Dropout
      5 from keras.preprocessing import image

~\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\keras\__init__.py in <module>
     19 """
     20 from keras import distribute
---> 21 from keras import models
     22 from keras.engine.input_layer import Input
     23 from keras.engine.sequential import Sequential

~\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\keras\models\__init__.py in <module>
     16 
     17 
---> 18 from keras.engine.functional import Functional
     19 from keras.engine.sequential import Sequential
     20 from keras.engine.training import Model

~\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\keras\engine\functional.py in <module>
     22 import warnings
     23 
---> 24 import tensorflow.compat.v2 as tf
     25 
     26 from keras import backend

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.compat'

尝试改用TensorFlow集成路径导入：

from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model

仍触发错误：

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.keras'

当前环境版本：Python 3.7，Keras 2.11.0，TensorFlow 2.11.0

解决步骤 #

1. 验证Jupyter环境一致性 #

Jupyter可能使用了未安装TensorFlow/Keras的Python环境，执行以下代码查看当前Notebook使用的解释器路径：

import sys
print(sys.executable)

对比本地终端执行pip --version显示的Python路径，若不一致，切换Notebook的Kernel到对应环境。

2. 修复TensorFlow与Keras的版本冲突 #

TensorFlow 2.11.0已内置Keras，单独安装的Keras包会引发冲突，执行以下操作：

• 卸载独立Keras：

  pip uninstall keras -y
  

• 重新安装TensorFlow 2.11.0，修复损坏的安装文件：

  pip install tensorflow==2.11.0 --force-reinstall
  

3. 使用正确的导入语法 #

修复后，统一使用TensorFlow集成的Keras模块导入：

from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dropout
from tensorflow.keras.preprocessing import image

注：Convolution2D可替换为Conv2D，二者功能完全一致，后者是官方推荐的别名。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Serafinu Dibattfoli