Colab中tf.keras 2.4导入旧模块失败，混用tf与tf.keras报错如何解决？

1. 校准Colab环境依赖 #

先执行以下命令重装匹配版本的依赖包，执行完成后必须重启Colab运行时再执行后续代码，否则版本不会生效：

!pip uninstall -y tensorflow keras
!pip install tensorflow==2.4.0 keras==2.4.0 h5py==2.10.0

2. 统一导入来源 #

全程使用独立Keras包，删除所有代码中tf.keras相关的导入语句，所有Keras组件（模型、层、回调、损失、优化器等）统一从keras模块导入，完全避免两类Keras混用。

3. 修复过时模块命名 #

Keras 2.4版本已经移除了objectives模块，相关功能全部合并到losses模块下，对原代码做如下替换即可：

• 原导入语句from keras.objectives import XXX → 替换为 from keras.losses import XXX
• 如果原代码大量使用objectives别名调用，可以直接将导入改为import keras.losses as objectives，无需修改后续业务代码
  完成以上操作后即可同时解决两类报错：
• AttributeError: 'ReduceLROnPlateau' object has no attribute '_implements_test_batch_hooks' 报错本质是tf.keras和独立Keras组件混用导致，统一导入来源后直接修复
• ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.keras.objectives 是过时模块命名导致，替换为losses后即可修复
  内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vadim