AttributeError: module 'keras._tf_keras.keras.layers' has no attribute 'experimental'

AttributeError: module 'keras._tf_keras.keras.layers' has no attribute 'experimental' 是一个错误提示，它表示在keras._tf_keras.keras.layers模块中没有experimental属性。这个错误通常发生在使用过时的代码或者版本不匹配的情况下。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：
1. 检查你使用的Keras版本是否是最新的。你可以通过升级Keras来解决这个问题。使用命令`pip install --upgrade keras`来更新Keras到最新版本。
2. 如果你使用的是TensorFlow 2.x版本，那么Keras已经成为TensorFlow的一部分，你应该使用`tensorflow.keras`而不是`keras`来导入Keras模块。你可以尝试将`import keras`改为`from tensorflow import keras`。
3. 如果你使用的是TensorFlow 1.x版本，那么你可能需要安装额外的依赖项。你可以尝试使用命令`pip install keras==2.3.1`来安装特定版本的Keras。

希望以上解决方案能够帮助你解决问题！

相关问题

AttributeError: module 'keras._tf_keras.keras' has no attribute 'experimental'

### 解决 Keras 模块中不存在 'experimental' 属性的 AttributeError 错误

当遇到 `AttributeError` 表明模块 `'keras'` 或者 `'tensorflow.keras'` 没有名为 `experimental` 的属性时，这通常是因为 TensorFlow 版本更新导致 API 发生变化。对于此类问题的一个常见解决方案是从特定路径导入所需的类或功能。

针对缺少 `experimental.preprocessing.Rescaling` 的情况，建议采用如下方式处理：

from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import Rescaling  # 这种写法可能不再适用新版本

更推荐的做法是确认当前使用的 TensorFlow 和 Keras 版本，并按照官方文档中的最新指引来调整代码。如果是在较新的 TensorFlow 版本中工作，则可以直接通过以下方式引入 `Rescaling`[^4]：

# 推荐的方式适用于TensorFlow 2.x版本
from tensorflow.keras.layers import Rescaling

需要注意的是，在不同版本之间迁移代码时可能会遇到类似的兼容性问题。因此，保持库处于最新稳定版通常是减少这类问题的有效手段之一。另外，查阅相关库的发行说明可以帮助理解具体改动以及相应的适配措施。

AttributeError: module 'keras.layers' has no attribute 'experimental'怎么解决

错误 `AttributeError: module 'keras.layers' has no attribute 'experimental'` 通常发生在尝试访问在当前版本的 Keras 库中不存在的模块或属性时。在较早的版本中，`experimental` 是 Keras 的一部分，但在之后的版本更新中，可能已经被移除或者重命名。解决这个问题的方法如下：

1. 确认你的 Keras 版本：由于 Keras 已经集成到 TensorFlow 中，可以使用 `tf.keras` 作为后端。你可以通过运行 `tf.__version__` 来确认你安装的 TensorFlow 版本。如果版本过旧，一些 API 可能已经不再支持。

2. 如果你正在使用的是 TensorFlow 2.x 版本，尝试使用 TensorFlow 提供的实验性 API。在 TensorFlow 2.x 中，实验性功能通常在 `tf.contrib` 命名空间下，但是在 2.0 版本之后，`tf.contrib` 被弃用，部分功能迁移到了 `tf.keras.layers` 下的 `experimental` 子模块。然而，建议尽可能使用稳定和官方支持的 API，而不是实验性的。

3. 查看官方文档或变更日志：了解 Keras API 的更新和变更。官方文档通常会列出弃用的功能以及替代的解决方案。

4. 如果确实需要使用实验性的特性，确保查看官方迁移指南，了解如何从旧版本迁移到新版本。根据你的需求，可能需要修改代码或使用不同的方法。

5. 升级 TensorFlow：如果实验性功能对于你的项目是必要的，而你的 TensorFlow 版本过旧，考虑升级到最新版本的 TensorFlow。