Mac M1使用ImageDataGenerator已装SciPy仍提示缺失的报错问题

问题根因 #

该报错是M1架构Mac上旧版本TensorFlow（2.5.0）绑定的keras-preprocessing库和arm64版本scipy的适配问题：keras-preprocessing的仿射变换模块初始化时无法正确识别已安装的scipy包，误判scipy未安装抛出错误。

解决方案按优先级排序： #

1. 调整导入顺序
   在导入ImageDataGenerator之前先强制导入scipy，让keras-preprocessing可以识别到已加载的scipy：

import scipy
from keras_preprocessing.image import ImageDataGenerator

如果还是报错，执行下一步。

2. 降级scipy到兼容版本
   1.7.x版本的scipy和TensorFlow 2.5的keras-preprocessing适配性最好，在当前虚拟环境执行安装命令：

pip install scipy==1.7.3

3. 替换数据增强实现绕开依赖
   如果不想改动依赖版本，可以放弃使用ImageDataGenerator的图像变换功能，改用TensorFlow自带的预处理层实现数据增强，完全不需要scipy依赖：

data_augmentation = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Rescaling(1./255),
  tf.keras.layers.RandomRotation(0.2), # 对应原参数rotation_range=40
  tf.keras.layers.RandomTranslation(0.2, 0.2), # 对应原参数width/height_shift_range=0.2
  tf.keras.layers.RandomFlip("horizontal"), # 对应原参数horizontal_flip=True
])
# 后续用tf.keras.utils.image_dataset_from_directory加载数据集，和数据增强层拼接pipeline即可

4. 升级TensorFlow版本
   升级到TensorFlow 2.9及以上版本，自带的tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator已经修复了M1架构下的scipy识别问题，无需单独安装keras-preprocessing包。

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