安装Tensorflow.js后出现TrackableSaver属性缺失错误求助

安装TensorFlow.js后程序运行报错，此前程序完全正常，怀疑是版本兼容问题。报错堆栈信息如下：

File ~\OneDrive\Masaüstü\Bitirme Proje\neural_network(sinir_ağları).py:61
    model = build_model()

  File ~\OneDrive\Masaüstü\Bitirme Proje\neural_network(sinir_ağları).py:29 in build_model
    model = keras.Sequential([

  File C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\trackable\base.py:205 in _method_wrapper
    result = method(self, *args, **kwargs)

  File C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py:67 in error_handler
    raise e.with_traceback(filtered_tb) from None

  File C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py:3331 in saver_with_op_caching
    return tf.__internal__.tracking.TrackableSaver(

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2.__internal__.tracking' has no attribute 'TrackableSaver'

原本计划将模型转换为TensorFlow.js格式部署到网页，安装TensorFlow.js后出现该错误。

错误原因与解决方案 #

错误原因 #

这是TensorFlow与TensorFlow.js版本不兼容导致的问题。安装TensorFlow.js时，可能自动更新了TensorFlow或Keras的版本，而新版本的TensorFlow中，tf.__internal__.tracking.TrackableSaver这个内部API已被移除或重命名，导致原有代码调用失效。

解决方案 #

• 检查当前依赖版本
  执行命令查看已安装的TensorFlow和TensorFlow.js版本：

  # Windows系统
  pip list | findstr tensorflow
  # Linux/Mac系统
  pip list | grep tensorflow
  

• 安装兼容版本组合
  根据TensorFlow.js的版本要求，安装对应兼容的TensorFlow版本。例如：

  # 安装指定兼容版本示例
  pip install tensorflow==2.14.0 tensorflowjs==4.14.0 --upgrade
  

  注意：不同版本的TensorFlow.js对应不同的TensorFlow版本，需保证二者版本匹配。

• 隔离依赖环境
  使用虚拟环境创建独立的运行环境，避免与其他项目的依赖冲突：

  # 使用conda创建虚拟环境
  conda create -n tfjs_env python=3.10
  conda activate tfjs_env
  # 安装指定版本的依赖
  pip install tensorflow==2.14.0 tensorflowjs==4.14.0
  

• 规范Keras导入方式
  确保代码中从TensorFlow导入Keras，而非单独安装的Keras包：

  # 正确导入方式
  from tensorflow import keras
  # 避免单独导入keras
  # import keras
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者faik mermer