from tensorflow import keras importerror cannot import name 'keras'

这个错误是因为在 TensorFlow 2.x 版本中，Keras 已经被集成到了 TensorFlow 中，所以不需要再单独安装 Keras 了。因此，需要更改导入语句，使用 tensorflow.keras 代替 keras 。

from tensorflow import keras
import tensorflow.keras as keras
这样就能正确导入了。


    
     
      
       
        
         
         
          
           
            
             
             
             
              
               
               小黄瓜要编程
              
             
            
            
             
              
               
               
               
                Python中tensorflow Import使用错误集合
               
              
              
               
                
                 一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第5天，点击查看活动详情。 cannot import name 'BatchNormalization' from 'keras.l
                
               
              
              
               
                
                
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                 GUANYX
        Python
                
               
              
             
            
            
             
              
               
               
               
                【tensorflow版本问题解决】ImportError: No module named 'tensorflow.keras'
               
              
              
               
                
                 本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。 一、问题描述 如下图在调用时遇到ImportError: No module named 'tensorflow.keras'报错 二、解决方案
                
               
              
              
               
                
                
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                 xiaobailong24
        TensorFlow
                
               
              
             
            
            
             
              
               
               
               
                TensorFlow Build from Source for macOS
               
              
              
               
                
                 意思是警告本机 CPU 支持 AVX2 和 FMA 指令集，但安装的预编译 TensorFlow 版本不支持。 于是从源码编译安装 TensorFlow，进行优化。 bazel build 命令会创建一个名为 build_pip_package 的可执行文件，此文件是用于编译 …
                
               
              
              
               
                
                
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                 colawarrior
        TensorFlow
        Keras
                
               
              
             
            
            
             
              
               
               
               
                如何将keras训练的模型转换成tensorflow lite模型
               
              
              
               
                
                 keras是一个比较适合初学者上手的高级神经网络API，它能够以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano作为后端运行。而keras训练完的模型是.h5文件，如果想要在移动端运行模型需要tflite模型文件 keras转tensorflow完成后，接下来我们就要将.…
                
               
              
              
               
                
                
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                 TensorFlow
                
               
              
             
            
            
             
              
               
               
               
                ImportError: No module named 'input_data'
               
              
              
               
                
                 报错信息如下解决方案将importinput_data代码换成fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data然后再运行程序查看当前项目下
                
               
              
              
               
                
                
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                 Python
                
               
              
             
            
            
             
              
               
               
               
                [Keras深度学习浅尝]实战五·使用DNN自编码器实现聚类操作数据降维
               
              
              
               
                
                 # TensorFlow and tf.os.import matplotlib.print(tf.fashion_mnist = keras.datasets.(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = ...
                
               
              
              
               
                
                
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                 Timor_
        Python
                
               
              
             
            
            
             
              
               
               
               
                from google.protobuf.pyext import _message ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程
               
              
              
               
                
                 首先我先说明一下我的问题，后面是我的解决办法 我在导入tensorflow这个模块时，安装已经成功，导入也没抱错，但是在运行时出现了以下错误 解决办法： 我百度到说是 在自动安装了tensorflow
                
               
              
              
               
                
                
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                 Python_中文社区
                
               
              
             
            
            
             
              
               
               
               
                牛逼！这个Python库竟然可以偷懒，和import说再见！
               
              
              
               
                
                 还记得入门Python数据分析时经常会import几个库，下面这几个可谓是入门学习时的四大护法，Python数据处理和可视化常会用的工具。不知道大家有没有遇到过这样一个问题，每次重新开启一个建模流程或者分析过程时，会重新敲一遍import或者将之前的import代码copy进去。...
                
               
              
              
               
                
                
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                 SHUO_MUST
                
               
              
             
            
            
             
              
               
               
               
                Fundamentals of TinyML: The Building Blocks of Deep Learning
               
              
              
               
                
                 Fundamentals of TinyML: The Building Blocks of Deep Learning
                
               
              
              
               
                
                
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                 小二郎616
                
               
              
             
            
            
             
              
               
               
               
                用preprocessing.image_dataset_from_directory处理数据后送入VGG16
               
              
              
               
                
                 参考：Image classification  |  TensorFlow Core (google.cn) categorical_accuracy和sparse_categorical_accu
                
               
              
              
               
                
                
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