### 解决方案 在 TensorFlow 2.x 中，`tensorflow.keras` 已经被整合到 `tf.keras` 中[^1]。因此，直接使用 `tensorflow.keras` 可能会导致模块未找到的错误。以下是解决此问题的具体方法： #### 方法一：调整导入方式 可以将代码中的 `tensorflow.keras` 替换为 `tf.keras`，并确保正确导入 TensorFlow。例如，原代码中使用了以下导入语句： ```python from tensorflow.keras import models from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras import optimizers from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator ``` 可以修改为： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator ``` 这种调整符合 TensorFlow 2.x 的官方推荐导入方式[^2]。 #### 方法二：检查 TensorFlow 版本 确保安装的是 TensorFlow 2.x 版本，因为 `tensorflow.keras` 在 TensorFlow 1.x 中可能不存在或行为不同。可以通过以下命令检查版本： ```bash pip show tensorflow ``` 如果安装的是 TensorFlow 1.x，则需要升级到 TensorFlow 2.x： ```bash pip install --upgrade tensorflow ``` #### 方法三：重新安装依赖项 如果 TensorFlow 2.x 已正确安装但仍然出现该错误，可能是环境配置问题。尝试重新安装 TensorFlow： ```bash pip uninstall tensorflow pip install tensorflow ``` #### 方法四：虚拟环境隔离 有时全局环境可能导致冲突，建议使用虚拟环境（如 `venv` 或 `conda`）来隔离项目依赖项。创建虚拟环境的示例命令如下： ```bash # 使用 venv 创建虚拟环境 python -m venv myenv source myenv/bin/activate # Linux/MacOS myenv\Scripts\activate # Windows # 安装 TensorFlow pip install tensorflow ``` ### 注意事项 - 确保代码中没有混用 `tensorflow.keras` 和 `tf.keras`，以避免潜在的兼容性问题。 - 如果仍然无法解决问题，可以尝试清理缓存文件（如 `.pyc` 文件）后重新运行代码。