我碰到过不少人在Colab里踩这个坑——系统自带的keras.json是只读的系统文件，直接修改肯定会触发UnsupportedOperation错误。给你几个靠谱的替代方案，亲测有效：

方案1：代码中动态设置Keras配置（最推荐） #

不用修改任何文件，直接在代码里调用Keras的后端API来覆盖默认配置，这是最灵活的方法。比如你想修改默认浮点数精度、图像数据格式这类常用配置，直接在导入Keras前（或者刚导入后）执行以下代码：

from keras import backend as K

# 设置默认浮点数类型为float32
K.set_floatx('float32')
# 设置图像数据格式为channels_first（比如适配旧版模型）
K.set_image_data_format('channels_first')
# 验证配置是否生效
print("当前浮点数精度:", K.floatx())
print("当前图像数据格式:", K.image_data_format())

这种方法的好处是不会影响其他会话，每次运行笔记本都可以按需调整，完全避开文件权限问题。

方案2：创建自定义keras.json并指定加载路径 #

如果你还是想用配置文件的方式，可以在Colab的用户目录下创建自己的keras.json，然后通过环境变量让Keras加载这个自定义文件：

1. 先创建存放配置的目录并写入自定义配置：

# 创建用户级Keras目录
!mkdir -p ~/.keras
# 写入自定义keras.json内容（这里可以根据你的需求修改配置项）
%%writefile ~/.keras/keras.json
{
    "floatx": "float32",
    "epsilon": 1e-07,
    "backend": "tensorflow",
    "image_data_format": "channels_last"
}

2. 设置环境变量让Keras优先加载这个自定义文件：

import os
os.environ['KERAS_CONFIG'] = '/root/.keras/keras.json'

# 现在导入Keras就会使用你自定义的配置了
from keras import backend as K
print("加载的配置:", K.floatx())

方案3：针对TensorFlow Keras的专属设置 #

如果你用的是tf.keras（Colab默认推荐的方式），可以直接用TensorFlow的API来设置，和原生Keras的效果一致：

import tensorflow as tf

# 设置默认浮点数精度
tf.keras.backend.set_floatx('float32')
# 设置图像数据格式
tf.keras.backend.set_image_data_format('channels_last')

这种方法和方案1本质类似，但更贴合Colab中TensorFlow优先的环境。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Laxmikant