AttributeError: module 'keras.api._v2.keras' has no attribute '__version__'

这个错误提示通常出现在尝试访问Keras库的版本信息时。`AttributeError`表示在当前的`keras.api._v2.keras`模块中找不到名为`__version__`的属性。这可能是因为你使用的Keras版本已经更新，原来的API路径（如`_v2`）已经被废弃或者重构了。

在旧版Keras中（可能是Keras 2.x），`__version__`是一个直接在顶层`keras`模块下可用的属性。如果你现在看到的是`_v2`前缀，那很可能是使用了Keras的新分层API（从Keras 2.0开始引入），其中版本信息可能存储在其他地方。

解决这个问题的一种方法是检查你的Keras安装，确保你在正确的版本上运行代码。如果是使用Python的import语句，你可以尝试：

from keras import __version__

或者

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

因为Keras 2.x以后已被TensorFlow 2.x完全集成。

相关问题

AttributeError: module 'keras.api._v2.keras' has no attribute 'Sequential'

这个错误通常是因为您的 Keras 版本与代码中使用的版本不兼容引起的。在 Keras 2.4.0 版本后，`Sequential` 类从 `keras` 模块中移动到了 `keras.models` 模块中。所以，如果您的 Keras 版本是 2.4.0 或更高版本，您需要将代码中的 `keras.Sequential` 修改为 `keras.models.Sequential`。

如果您的 Keras 版本是较早的版本，例如 2.3.0，那么可能是因为您导入的模块名称不正确。在较早的版本中，`keras` 模块名为 `tensorflow.keras`，所以您需要将代码中的 `import keras` 修改为 `import tensorflow.keras`。

请检查您的 Keras 版本并根据情况修改相应的导入语句，这样应该能够解决这个错误。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便更好地帮助您解决问题。

AttributeError: module 'keras.api._v2.keras' has no attribute 'datasets'

这个错误通常是因为你正在使用的Keras版本不支持datasets模块。在Keras 2.3.0及更高版本中，datasets模块已被移动到tf.keras.datasets中。因此，如果你想使用datasets模块，你需要使用tf.keras而不是纯Keras。你可以尝试以下解决方法：
1. 将所有的Keras导入语句替换为tf.keras导入语句。
2. 直接使用tf.keras.datasets来代替Keras.datasets。
下面是一个例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()