引入上层文件夹中的python程序怎么引入

可以使用相对路径或绝对路径来引入上层文件夹中的Python程序。相对路径是相对于当前脚本文件的路径，可以使用".."来表示上一层文件夹，例如："../filename.py"。绝对路径是从根目录开始的完整路径，例如："/home/username/folder/filename.py"。如果你需要在程序中经常引用上层文件夹中的模块，也可以将上层文件夹所在的路径添加到系统路径中，使用"sys.path.append"命令即可。

相关问题

已经安装了Keras并且仍然遇到此错误在 '__init__.py' 中找不到引用 'keras' 怎么导入

### 回答1：
如果您已经安装了Keras并且仍然遇到此错误，在您的Python代码中，请确保使用以下方式引入Keras：

import keras

而不是：

import tensorflow.keras

如果您使用的是TensorFlow 2.0及以上版本，则可以尝试使用以下导入方式：

from tensorflow import keras

### 回答2：
如果已经安装了Keras并仍然遇到了在 '__init__.py' 文件中找不到引用 'keras' 的错误，可能是由于Keras安装未成功或者环境配置有问题。

首先，建议确认Keras是否已经正确安装。可以通过在命令行中输入 `pip show keras` 来查看Keras的安装信息。如果未找到安装信息，可能需要重新安装。

如果已确认Keras已正确安装，可以尝试通过以下步骤解决问题：

1. 确保Python环境位于正确的位置：检查Python环境变量是否正确配置，并且确保当前使用的Python版本与Keras所需的版本兼容。

2. 检查Keras安装路径：确认Keras的安装路径是否正确添加到了环境变量中。可以通过在Python中执行以下代码获取Keras安装路径：

import keras
print(keras.__file__)

确保输出的文件路径中包含了'keras'。

3. 检查Keras的init文件：确保在Python的安装路径下找到了Keras的init.py文件。该文件位于Keras安装路径下的'keras'文件夹中。

4. 检查Python脚本中的导入语句：确保在Python脚本中正确导入Keras。正确的导入语句应为：

import keras

如果通过上述步骤仍然无法解决问题，可能需要重新安装Keras或者更新Python环境。另外，如果使用的是Anaconda等Python发行版，还可以尝试使用该发行版自带的包管理工具来安装或更新Keras。

希望以上信息对您有所帮助！

### 回答3：
在使用Keras时遇到 `__init__.py` 中找不到引用 'keras' 的错误，可以尝试以下解决方法：

1. 首先，确保已经成功安装了Keras。可以通过在终端或命令提示符下运行 `pip install keras` 来安装。如果已经安装了，可以尝试升级到最新版本，使用 `pip install --upgrade keras` 命令。

2. 检查Python环境是否与Keras兼容。Keras需要运行在支持的Python版本上，可以检查Keras官方文档中对Python版本的要求，并确保安装了兼容的Python版本。

3. 确保Keras库被正确导入。在代码中正确导入Keras库的方式是 `import keras`。如果仍然遇到错误，可以尝试从上层目录导入，如 `from tensorflow import keras`。

4. 确认Keras库是否正确安装。可以使用以下代码确认是否成功安装了Keras库：

import keras
print(keras.__version__)

如果成功导入并打印出版本号，则表明Keras库已正确安装。

5. 如果以上方法都没有解决问题，可以尝试重新安装Keras库。可以先卸载已有的Keras库，然后重新安装，使用以下命令：

pip uninstall keras
pip install keras

确保在重新安装之前关闭所有Python解释器和编辑器，并重新打开它们。

总之，如果遇到 `__init__.py` 中找不到引用 'keras' 的错误，可以首先确保Keras已成功安装且正确导入，在使用之前确认Python环境兼容，并尝试重新安装Keras库。希望能解决问题。