导入ResNet50时报错“No module named keras.applications.resnet50”求助

• 切换到TensorFlow集成的Keras（推荐）
  独立Keras已停止维护，官方现在推荐使用TensorFlow内置的tf.keras。执行以下步骤：

  1. 卸载现有独立Keras包：

     pip uninstall keras -y
     

  2. 安装TensorFlow（会自动包含兼容的Keras）：

     pip install tensorflow
     

  3. 修改导入代码，替换为tf.keras路径：

     import numpy as np
     import pickle
     from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
     from tensorflow.keras.preprocessing import image
     from tensorflow.keras.models import Model, load_model
     from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
     

• 检查环境依赖与版本兼容

  1. 确认当前Python环境的包状态，避免版本冲突：

     pip list | grep -E "tensorflow|keras"
     

  2. 如果使用虚拟环境/conda环境，确保激活目标环境后再执行安装/卸载操作，比如conda环境：

     conda activate your_env_name
     pip uninstall keras -y
     conda install tensorflow
     

• 强制使用特定兼容版本（仅当必须用独立Keras时）
  若坚持用独立Keras，需安装与TensorFlow严格匹配的版本，比如Keras 2.3.1对应TensorFlow 2.2.0：

  pip install keras==2.3.1 tensorflow==2.2.0
  

  安装完成后保持原导入语句即可。

• 排查低级错误
  确认导入语句中resnet50为全小写，拼写错误也会导致模块找不到问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Naveen