TensorFlow+Flask运行报错ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.compat'求助

1. 命名冲突
   你当前工作目录下存在名为code.py的自定义文件，与Python标准库内置的code模块重名。当TensorFlow依赖的absl.app模块导入调试工具pdb时，pdb会优先加载你本地的code.py文件而非标准库模块，触发循环导入逻辑，最终导致模块查找失败。
2. 版本不匹配
   你安装的独立Keras版本与TensorFlow版本不兼容，当前Keras尝试调用的 tensorflow.compat.v2模块不存在于你安装的TensorFlow版本中。

• 重命名本地文件：将G:\AiDEV\Kid\CNN\New folder\路径下的code.py改为非标准库命名，比如flask_demo.py，同时删除同目录下的__pycache__缓存文件夹，避免旧缓存生效。
• 统一依赖版本：你当前使用Python 3.9，建议安装版本匹配的TensorFlow与Keras，执行命令：
  pip install tensorflow==2.10.0 keras==2.10.0
  若无需GPU支持，也可选择更高版本，只要保证TensorFlow和Keras的大版本号完全一致即可。
• 调整导入语句：将Flask代码中的from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator改为from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator，直接使用TensorFlow内置的Keras接口，避免独立Keras包与TensorFlow内置Keras产生冲突。
• 修正路径配置：你代码中app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'uploaded / image'的路径包含无效空格，修改为app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'uploaded/image'，提前手动创建对应层级的文件夹，避免文件保存时报路径不存在错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aditya Karn