运行Airflow时报ModuleNotFoundError: No module named 'keras.api'如何解决

你遇到的报错并非来自你的业务代码，是Keras版本和环境内TensorFlow版本不兼容导致的：

• 你指定安装的Keras 2.3.1为较老的独立Keras版本，仅适配TensorFlow 1.15.x版本
• 堆栈最后一行可以看到报错触发点在Keras自身的metrics.py文件内，调用tf.keras.metrics.MeanIoU时，环境内的TensorFlow实际为2.x版本，2.x版本内置的Keras模块路径使用keras.api结构，和旧版独立Keras 2.3.1的预期路径不匹配，因此抛出找不到keras.api的错误
• 你安装的apache-airflow 1.10.9的依赖链会自动拉取更高版本的TensorFlow，覆盖了Keras 2.3.1要求的版本范围，导致版本冲突

• 方案1（推荐，兼容性最好）：在Dockerfile的Keras安装语句前锁定TensorFlow版本，匹配Keras 2.3.1的要求：

  RUN pip install "tensorflow==1.15.5"
  RUN pip install "Keras==2.3.1"
  RUN pip install "apache-airflow[celery,devel,postgres,redis,s3,ssh]==1.10.9"
  RUN pip install "keras-models==0.0.7"
  

• 方案2（适配新版本）：如果业务允许升级依赖，将Keras升级到适配TensorFlow 2.x的版本，同时对应安装匹配的TensorFlow版本，例如：

  RUN pip install "tensorflow==2.8.0"
  RUN pip install "Keras==2.8.0"
  RUN pip install "apache-airflow[celery,devel,postgres,redis,s3,ssh]==1.10.9"
  RUN pip install "keras-models==0.0.7"
  

  注意安装后需要测试keras-models 0.0.7是否能正常适配高版本Keras
• 方案3（临时热修复）：不需要修改依赖，在服务导入任何Keras相关模块的入口最开头加入路径映射补丁：

  import sys
  from tensorflow import keras
  sys.modules['keras.api'] = keras
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者angelokh