已安装TensorFlow和Keras仍无法导入tensorflow.keras如何解决

按顺序逐次排查即可：

• 先查环境混装问题
  激活你用的virtualenv环境后，先跑which python、which pip（Windows用where python、where pip），确认输出的路径在当前虚拟环境目录下，别是调用了全局或者其他conda/venv环境的包。接着跑pip list | grep -E "tensorflow|keras"看已装的相关包：要是同时装了独立的keras包和tensorflow自带的keras，直接pip uninstall -y keras卸掉独立包，两个keras版本不匹配是这类导入错误最常见的原因。
• 再查版本对应问题
  1. 先看Python版本和TensorFlow版本能不能对上：比如TF2.13到2.16只支持Python3.9到3.12，Python版本太新或者太老都会出模块缺失的问题。
  2. 别死磕旧教程的导入路径：很多老教程里写的tf.keras.layers.experimental下面的方法，在TF2.10之后基本都挪到tf.keras.layers正式路径下了，还有些非核心的方法移到了tensorflow-addons扩展包里，得单独装。不确定路径就直接在Python交互窗跑import tensorflow as tf; print(dir(tf.keras))，看当前版本的tf.keras下面到底有啥，过时教程的路径很多都失效了。
• 干净重装解决包损坏问题
  别用brew装TensorFlow，brew源的TF经常裁剪依赖、适配做的差，直接在虚拟环境里用pip装：

  # 先把所有相关残留包卸干净
  pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-macos keras keras-nightly
  # 清掉pip缓存，别把之前下的损坏包装回去
  pip cache purge
  # 重新安装，M系列芯片Mac把包名换成tensorflow-macos
  pip install tensorflow
  

  用M系列Mac的别装x86版本的TF，架构不对会导致部分模块加载不出来。
• 最后做基础验证
  装完先在交互环境跑from tensorflow import keras，这步不报错再逐层找你要的方法的路径；这步要是还报错，就看报错提示查缺失的系统依赖：Windows常见缺VC++运行库，Linux常见glibc版本不够。

导入问题报错截图

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jax