运行Keras构建裂纹检测CNN时出现pandas无'Series'属性报错

该报错与你编写的CNN模型代码无关，是TensorFlow/Keras在匹配输入数据集适配器时，调用pandas接口失败导致的，可按以下优先级排查解决：

• 排查本地文件命名冲突
  最常见的原因是你的代码工作目录（C:\Users\First Surname\Documents\uni\USQ\2021\Coding\）下存在命名为pandas.py/pd.py的自定义文件，或是有同名的缓存文件，Python导入时优先读取了本地文件而非官方安装的pandas库。找到对应文件及__pycache__目录下的同名缓存，直接删除即可。
• 验证pandas与TensorFlow版本兼容性
  从报错路径可判断你使用的是TensorFlow 2.6及更早版本（自带tf.keras），如果安装了2.x以上的高版本pandas，会出现接口不兼容问题。可执行命令安装匹配的旧版本pandas：

  pip install pandas==1.5.3
  

  安装完成后重启编辑器再运行代码。
• 排查Python环境混乱问题
  如果你设备上安装了多个Python版本，可能出现脚本运行的环境和pip安装pandas的环境不匹配的情况。可以在你的代码开头添加以下两行，运行后查看pandas的加载路径：

  import pandas
  print(pandas.__file__)
  

  如果输出路径不是Python安装目录下的site-packages路径，就说明环境匹配错误，调整IDE的运行环境到你安装pandas的对应环境即可。
• 临时规避方案
  如果你的train_ds、val_ds本身就是TensorFlow Dataset类型，不需要用到pandas相关功能，可以在代码最开头、导入TensorFlow/Keras之前添加以下代码，跳过pandas检测逻辑：

  import sys
  sys.modules['pandas'] = None
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vaughn Golding