Colab运行旧Keras代码报module 'keras.backend' has no attribute 'optimizers'错如何解决

AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'optimizers'
该报错由命名空间覆盖直接导致：
你在代码中写了from keras import backend as keras，将原本指代Keras主库的keras变量名，重写为Keras后端模块的别名，而keras.backend模块本身不存在optimizers属性，调用时自然触发异常。
此外你的代码同时混用了独立Keras包和tf.keras的导入规则，在TF2.6版本环境下也容易触发其他兼容问题。

• 第一步：删除冲突的导入语句
  找到代码中from keras import backend as keras这一行直接删除，你已经提前通过import keras.backend as K导入了后端模块，该行属于冗余导入且直接导致命名冲突。
• 第二步：修正优化器调用写法（二选一即可）
  1. 直接使用已全局导入的优化器：你已经写了from keras.optimizers import *，直接把opt = keras.optimizers.Adam(...)替换为opt = Adam(learning_rate=0.01, amsgrad=True)
  2. 统一使用tf.keras规范写法（更适配TF2.x环境，推荐）：替换为opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01, amsgrad=True)
• 可选优化：统一所有导入为tf.keras规范，避免后续兼容问题
  把所有from keras.xxx的导入都替换为from tensorflow.keras.xxx，示例如下：

  # 统一导入示例
  import tensorflow as tf
  from tensorflow.keras.models import Model
  from tensorflow.keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
  from tensorflow.keras.layers.convolutional import Conv2D, Conv2DTranspose
  from tensorflow.keras.layers.pooling import AveragePooling2D, GlobalAveragePooling2D
  from tensorflow.keras.layers import Input, Concatenate, BatchNormalization
  from tensorflow.keras.regularizers import l2
  # 其余导入同理替换
  

# 已删除冲突的from keras import backend as keras语句
model = model_standard

# 修正后的优化器调用，用tf.keras版本更稳妥
opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01, amsgrad=True)
model.compile(opt, loss = custom_loss, metrics=['mean_absolute_error', SSIM])

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