TensorFlow报错：module 'keras.api._v2.keras'无'mnist'属性求助

• 错误根源：你调用的tf.keras.mnist.load_data()路径有误，MNIST数据集属于TensorFlow Keras的datasets子模块，并非直接挂载在keras根模块下。另外代码中混用了独立Keras（from keras.models import Sequential）和TensorFlow集成的Keras，容易引发环境冲突。

• 修正步骤：

  1. 将数据集加载代码改为tf.keras.datasets.mnist.load_data()
  2. 统一使用TensorFlow内置的Keras模块，替换独立Keras的导入语句

修正后的完整代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential  # 统一使用tf.keras下的模块
import matplotlib.pyplot as plt
import time

# 修正数据集加载路径
(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

plt.imshow(train_images[0])
plt.show()  # 补充这句才能正常显示图像

• 额外建议：如果之前安装过独立的keras包，建议卸载它，只保留tensorflow（TensorFlow已内置完整的Keras实现），避免版本冲突：

pip uninstall keras -y

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrej Stomnaroski