为什么keras.engine模块无官方文档？出现Layer属性报错如何解决？

• keras.engine从来不是Keras的公开对外API，只是旧版本Keras（独立Keras 2.4及更早版本、TensorFlow 1.x时代内置的Keras）的内部私有模块。你用的Mask_RCNN是多年前基于旧版Keras开发的老项目，代码里直接引用了这个内部模块下的Layer类，但Keras从2.5版本开始（包括TensorFlow 2.5之后内置的tf.keras）做了内部架构重构，不仅调整了Layer类的存放路径，还直接移除了keras.engine这个可直接导入的顶层路径，自然就会抛出AttributeError: module 'keras.engine' has no attribute 'Layer'的报错。
• 官方API文档只会收录有兼容性承诺的稳定公开接口，这类随时可能随版本迭代改路径、改逻辑的内部私有模块，本来就不会出现在公开文档里，官方也从来没支持过开发者直接导入调用。

• 第一原则：永远不要直接导入使用官方公开API文档里没列出来的内部模块。这类内部接口没有任何版本兼容保证，哪怕当前版本能导入成功，后续小版本升级都可能直接改路径、删逻辑，导致代码突然跑不起来。比如你遇到的Layer类，从Keras发布至今，公开稳定的导入路径一直是from keras.layers import Layer，根本不需要从内部的engine模块导入。
• 针对你当前跑Mask_RCNN的报错，二选一即可解决：
  • 最省事的方案：安装项目开发时匹配的旧版依赖，也就是TensorFlow 1.15搭配Keras 2.2.4~2.3.1版本，不用改任何项目代码就能直接运行。
  • 适配新版环境的方案：手动修改项目里的错误导入语句，把所有from keras.engine import Layer的写法替换成公开API的导入路径from keras.layers import Layer，其余涉及keras.engine的导入也都对应替换成官方公开文档标注的正确导入路径，改完即可在新版Keras环境下运行。
• 如果确实有需求要用到未公开的内部实现逻辑，优先先查公开API有没有提供同等能力的接口；如果公开接口确实覆盖不到，要么把对应版本的内部实现代码拷贝到自己的项目里自行维护，彻底切断对框架内部路径的依赖，要么就严格锁死项目用的Keras、TensorFlow版本，禁止随意升级依赖，避免版本变动导致故障。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3221037