Colab:从tf.keras 2.4导入旧模块失败；从Keras2.4导入工作，但导致tf和tf.keras混合

Question

我试着修改一个jupyter笔记本在colab上运行。它来自稍微老一点的回购，tensorflow/keras版本在2.4.X之后存在兼容性问题。非笔记本文件从tensorflow模块导入tensorflow，从keras模块导入Keras (而不是从tf.keras模块)。

降低TF评级并以这种方式运行模型将导致导入

AttributeError: 'ReduceLROnPlateau' object has no attribute '_implements_test_batch_hooks'

将所有import keras切换到import tensorflow.keras将导致一个不同的问题，因为所选的导入不再有效：

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.keras.objectives'

这个错误是同样的原因导致了对包装的要求为keras 2.4，所以我假设有些地方出错了。我还尝试将所有产生错误的tf.keras导入切换到keras；这就引出了第一个问题。

值得注意的是，所有的tensorflow、keras和tf.keras都是2.4.0。知道我该怎么做才能解决这个问题吗？

Answer 1

在2.8.0版本中使用tf和keras时，我遇到了keras.objectives的keras.objectives错误，将导入从tensorflow.keras.losses更改为，而不是从tensorflow.keras.objectives更改。