TensorFlow 2.5环境安装keras_tuner后调用RandomSearch报错如何解决

• 第一步：排查命名冲突
  检查你的代码脚本所在目录下是否存在名为keras_tuner.py的文件、同名文件夹，这类重名文件会优先被Python导入，触发循环导入报错。如果存在，将其重命名为其他不冲突的名称（比如tuner_test.py）。
• 第二步：重装keras_tuner
  先彻底卸载已安装的版本，避免多环境安装冲突：

conda remove keras-tuner
pip uninstall keras-tuner

执行多次上述卸载命令，直到终端提示没有对应安装包为止。之后选择以下任意一种方式安装稳定版本：

• pip安装（推荐）：

pip install keras-tuner --upgrade

• conda安装：

conda install -c conda-forge keras-tuner=1.3.5

• 第三步：调整导入与调用方式
  如果直接调用kt.RandomSearch仍报错，可以改为显式导入对应类：

from keras_tuner.tuners import RandomSearch

调用时直接使用RandomSearch即可：

tuner_search= RandomSearch(build_model,
                          objective='val_accuracy',
                          max_trials=5,directory='tune',project_name="cnn model tunning")

你的现有代码存在损失函数不匹配的问题，会导致后续训练报错：你已经通过to_categorical将标签转换为独热编码，但使用的损失函数是sparse_categorical_crossentropy（仅适配整数标签），需要将损失函数改为categorical_crossentropy。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者T. Elhassan