ModuleNotFoundError:没有名为“keras.backend.tensorflow_backend”的模块

Question

我正在尝试运行代码

import keras

我得到了这个堆栈跟踪。我尝试过重新安装keras和tensorflow，但都无法正常工作。下面是堆栈跟踪。

ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-88d96843a926> in <module>
----> 1 import keras

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\__init__.py in <module>
      1 from __future__ import absolute_import
      2 
----> 3 from . import utils
      4 from . import activations
      5 from . import applications

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\__init__.py in <module>
      4 from . import data_utils
      5 from . import io_utils
----> 6 from . import conv_utils
      7 from . import losses_utils
      8 from . import metrics_utils

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\conv_utils.py in <module>
      7 from six.moves import range
      8 import numpy as np
----> 9 from .. import backend as K
     10 
     11 

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\backend\__init__.py in <module>
----> 1 from .load_backend import epsilon
      2 from .load_backend import set_epsilon
      3 from .load_backend import floatx
      4 from .load_backend import set_floatx
      5 from .load_backend import cast_to_floatx

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\backend\load_backend.py in <module>
     88 elif _BACKEND == 'tensorflow':
     89     sys.stderr.write('Using TensorFlow backend.\n')
---> 90     from .tensorflow_backend import *
     91 else:
     92     # Try and load external backend.

ModuleNotFoundError: No module named 'keras.backend.tensorflow_backend'

Answer 1

尝试：

pip install tensorflow==2.2.0

然后

pip install Keras==2.2.0

这在我的Python3.7中起作用了。

Answer 2

我尝试使用anaconda或pip来安装tensorflow和keras，每种方法都遇到了相同的问题。

最后我发现问题是因为tensorflow或keras的版本。当我安装tensorflow==2.2和keras==2.4.3(最新版本)时，无论我使用哪种工具，我都会遇到这个problem.When I install tensorflow==1.14和keras==2.2，代码运行得很好。

我的python版本是ubuntu 16.04下的3.5.2

Answer 3

在Tensorflow 2.0.0+版本中，您应该将"compat.v1“放在tf之后，而不是使用"tensorflow_backend”名称。如下所示：

tf.keras.backend.tensorflow_backend.set_session() -> tf.compat.v1.keras.backend.set_session()