tf.keras无法调用EfficientNet求助：版本适配及解决方案咨询

我来帮你理清这个问题的来龙去脉，以及给出可行的解决办法：

核心原因 #

这个问题不只是由keras.applications版本决定，而是和TensorFlow、Keras的主版本都直接相关：

• TensorFlow 1.x不支持：EfficientNet系列模型是在TensorFlow 2.0发布后，才正式被纳入tf.keras.applications模块的。你当前使用的TensorFlow 1.15是TF1.x的最后一个版本，当时这个模型还没有被集成进来。
• 旧版Keras也不支持：独立Keras环境下，EfficientNet是从Keras 2.3.0版本开始才加入到keras.applications中的，你用的2.2.5版本确实没有包含这个模型。

可行的解决办法 #

根据你的场景需求，这里提供几个可选方案：

方案1：升级到TensorFlow 2.x（最推荐） #

如果你的项目可以兼容TF2.x的生态，这是最省心的方案。升级后直接就能调用EfficientNet：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import EfficientNetB0

# 初始化模型，比如加载ImageNet预训练权重
model = EfficientNetB0(weights='imagenet', include_top=True)

升级命令（pip环境）：

# 升级到最新稳定版
pip install --upgrade tensorflow

# 或者指定一个兼容的稳定版本（比如2.10）
pip install tensorflow==2.10

方案2：在TF1.15/旧版Keras中手动引入EfficientNet #

如果因为项目依赖无法升级主框架，可以通过第三方实现来使用：

1. 使用第三方封装包：
   可以安装专门的efficientnet包，它是基于Keras实现的EfficientNet，兼容旧版Keras和TF1.x：

   pip install efficientnet
   

   使用示例：

   import efficientnet.keras as efn
   
   model = efn.EfficientNetB0(weights='imagenet', include_top=True)
   

2. 手动导入模型代码：
   如果你不想安装额外包，可以从TensorFlow官方的TF2源码仓库或者可信的开源项目中提取EfficientNet的Keras实现代码，复制到你的项目里作为自定义模型使用。不过这种方式需要自己处理权重加载等细节，相对繁琐。

方案3：升级独立Keras到2.3.x版本 #

如果坚持使用独立Keras而非TF内置的Keras，可以升级到支持EfficientNet的最低版本（2.3.0及以上）：

# 升级到兼容TF1.15的Keras 2.3.1
pip install --upgrade keras==2.3.1

升级后就可以直接调用：

from keras.applications import EfficientNetB0

model = EfficientNetB0(weights='imagenet', include_top=True)

注意：Keras 2.3.x是最后一批支持TF1.x的版本，更高的Keras版本（2.4+）仅支持TF2.x，升级时要注意版本匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eypros