TensorFlow 2.17.1保存模型时出现ImportError：无法从tensorflow.python.keras导入__version__

你好，我看了你的问题和你尝试过的方案，这个错误本质是TensorFlow 2.17.1中tensorflow.python.keras这个内部私有模块的结构变更导致的——__version__属性不再从这个路径对外暴露，而你的代码直接依赖了tensorflow.python.keras下的组件，触发了内部的导入冲突。

下面给你几个针对性的解决方法，按优先级尝试：

1. 切换到官方推荐的Keras导入路径（最优先尝试） #

TensorFlow 2.x版本起，官方就明确建议直接使用tensorflow.keras作为Keras的导入入口，tensorflow.python.keras属于内部私有API，高版本的TensorFlow会频繁调整这部分的内部实现，很容易出现兼容性问题。

把你的代码修改为以下导入方式即可：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau, ModelCheckpoint
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dropout

import warnings

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(5,))) 
model.save('model.h5')

这个修改直接避开了内部私有API的调用，应该能直接解决你的导入错误。

2. 清理Colab环境的TensorFlow缓存并重装 #

如果修改导入路径后还是有问题，可能是Colab环境中残留了旧版本的TensorFlow文件或者缓存，你可以执行以下命令重装：

# 卸载现有TensorFlow
!pip uninstall -y tensorflow
# 重新安装指定版本
!pip install tensorflow==2.17.1

安装完成后，一定要重启Colab的运行时（点击顶部菜单栏「Runtime」→「Restart runtime」），再重新运行你的代码。

3. 排查命名冲突问题 #

如果你的Colab工作目录中存在自定义的keras.py或tensorflow.py文件，会和官方的模块产生命名冲突，导致导入逻辑混乱。你可以用以下命令检查：

!ls -la | grep -E "(keras|tensorflow)\.py"

如果发现这类文件，直接删除后再重新运行代码即可。

你之前参考的那些论坛方案，核心思路其实和上面的方法一致，只是可能没有针对TensorFlow 2.17.1的具体情况做调整。先试试第一个修改导入路径的方法，这是最直接也最符合官方规范的解决方案。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Samarth K