AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'keras_models'

AttributeError: 'module' object has no attribute 'keras_models' 这个错误通常发生在尝试导入TensorFlow库中的`keras_models`模块时，但实际上该模块不存在。这是因为TensorFlow 2.x版本之后将其高级API（如Keras）整合到了核心模块内，不再单独作为一个独立的`tf.keras`包。所以，如果你看到这个错误，可能是你正在尝试引用旧版的`keras_models`，应该替换为`import tensorflow as tf`，然后直接使用`tf.keras`下的功能。

例如：

import tensorflow as tf

# 然后你可以像这样加载模型：
model = tf.keras.Sequential([...])

相关问题

AttributeError: module 'tensorflow_core.keras' has no attribute 'sequential'

"AttributeError: module 'tensorflow_core.keras' has no attribute 'sequential'" 这个错误通常出现在使用旧版本的 TensorFlow 库时。在新版本的 TensorFlow 库中，keras 库已被整合到 tensorflow 中，因此使用 `tensorflow.keras` 来代替 `tensorflow_core.keras`，并使用 `tensorflow.keras.models.Sequential()` 来代替 `tensorflow_core.keras.Sequential()`。

以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

AttributeError: module 'tensorflow_core.keras' has no attribute 'sequentia1'

这个错误提示表明在使用TensorFlow的Keras模块时，你尝试调用了一个名为'sequentia1'的属性，但是这个属性在Keras模块中并不存在。

通常情况下，这个错误是由拼写错误、大小写错误或者导入模块的方式不正确等问题引起的。

解决这个问题的方法是检查你的代码并确保你正确地拼写了所需的属性名称。此外，你可以尝试将导入模块的方式更改为从根级别直接导入所需的类或函数。例如，可以使用以下语句导入Sequential类：

from tensorflow.keras.models import Sequential

如果你使用的是TensorFlow 2.x版本，则可以将语句更改为：

from tensorflow.keras import Sequential