如何在Colaboratory中使用旧版本Keras（0.3.1）？

看起来你在为DeepMask项目配置依赖时遇到了版本冲突的问题——明明通过pip指定安装了Keras 0.3.1，结果运行代码查看版本却显示2.1.4。先帮你梳理下问题和可行的解决思路：

首先纠正个小笔误：你代码里写的keras._version__是错误的，正确的版本属性应该是keras.__version__（前后各两个下划线），不过你说输出是2.1.4，应该只是输入时的手滑，不影响核心问题。

你的操作命令和代码如下：

!pip install keras==0.3.1

import keras
print(keras.__version__)

常见原因分析 #

1. Python环境不匹配：这是最常见的问题——你用pip安装Keras的环境，和运行代码的Python环境不是同一个。比如系统里同时有Anaconda环境、系统Python、虚拟环境，pip安装到了A环境，但代码跑在B环境里，自然加载的是旧版本。
2. 权限问题导致旧版本未被覆盖：如果旧版本Keras安装在系统级目录（比如Linux的/usr/lib），普通用户的pip install没有权限覆盖它，导致新版本安装到了用户目录，但运行时优先加载系统目录的旧版本。
3. 依赖残留：之前安装的Keras残留文件没有被完全卸载，导致加载时还是旧版本。

分步解决方案 #

1. 先确认环境一致性 #

首先要搞清楚你运行代码的Python路径，和你用的pip是不是同一个环境：

• 在代码里运行：

import sys
print(sys.executable)

这个输出是当前运行代码的Python路径。

• 再在终端运行：

which pip  # Linux/macOS
where pip  # Windows

如果两个路径不一致，说明你用的pip不属于当前代码的Python环境，必须用python -m pip来执行安装，确保安装到正确的环境：

# 直接用当前Python环境的pip执行安装
python -m pip install keras==0.3.1

2. 用虚拟环境彻底隔离依赖（强烈推荐） #

Keras 0.3.1是非常老旧的版本（2015年发布），和现代的TensorFlow、Python版本兼容性极差，直接在全局环境安装会搞乱其他项目的依赖。最好创建一个独立的虚拟环境：

• 创建并激活虚拟环境：

# Python3自带venv，创建名为deepmask_env的环境
python -m venv deepmask_env

# 激活环境：
# Linux/macOS
source deepmask_env/bin/activate
# Windows
deepmask_env\Scripts\activate

激活后终端会显示环境名称（比如(deepmask_env)），此时所有pip安装都会进入这个环境。

• 安装指定版本的Keras：

pip install keras==0.3.1

• 验证版本：

python -c "import keras; print(keras.__version__)"

如果是在Jupyter Notebook里运行，需要把这个虚拟环境添加到Jupyter内核：

pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=deepmask_env

然后在Jupyter中选择deepmask_env内核运行代码即可。

3. 强制卸载残留后重装 #

如果之前的Keras没卸载干净，可以先彻底卸载再重装：

pip uninstall -y keras
# 若环境不匹配，改用python -m pip执行卸载
python -m pip uninstall -y keras

卸载完成后再重新安装指定版本：

pip install keras==0.3.1

4. 注意配套依赖版本 #

Keras 0.3.1对应的TensorFlow版本也很旧（大概是0.10.x左右），DeepMask项目应该有明确的依赖要求，记得同时安装对应的TensorFlow版本，避免出现兼容性错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者annapoll