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'

这个错误通常是因为你使用了旧版本的Keras库。在Keras 2.4.0及以上版本中，“experimental”模块已被移除。你可以尝试更新Keras库到最新版本，或者将代码中使用“keras.layers.experimental”的部分改为“keras.layers”。

如果你使用pip安装Keras，则可以使用以下命令升级：

pip install --upgrade keras

如果你使用Anaconda进行安装，则可以使用以下命令升级：

conda update keras