AttributeError: module 'keras' has no attribute '_version_'

这个错误通常是因为您的Keras版本过低导致的。您可以尝试更新Keras版本，方法如下：

pip install keras --upgrade

如果您已经使用了 `tensorflow.keras`，则应该使用以下命令更新：

pip install tensorflow --upgrade

相关问题

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。

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

这个错误提示 `AttributeError` 表示在尝试访问Keras模块中的某个属性（这里是`Dense`）时遇到了问题，但是你引用的`keras._tf_keras.keras`模块并没有这个属性。这通常发生在以下几个情况之一：

1. **版本兼容问题**：如果你正在使用的Keras版本与你尝试导入的模块版本不匹配，可能会导致找不到某些功能。比如，`Dense`是Keras模型的一个基本层，可能在较旧或新的版本中名称有变化。

2. **导入路径问题**：可能是你在导入的时候没有正确地导入Keras。确保你使用的是`import keras`而不是`from keras import Dense`，或者确认你的代码是在一个支持该模块的环境中运行（例如TensorFlow 2.x环境下的Keras）。

3. **导入了不同版本的库**：有时候你可能会无意中导入了两个不同版本的Keras，这可能导致冲突。检查你的`sys.modules`或者`pip list`看看是否有重复的Keras安装。

要解决这个问题，请按照以下步骤操作：

1. **更新或降级Keras**：确保你安装的Keras与你的项目需求兼容。你可以尝试更新到最新版本，或者回退到已知兼容的特定版本。

2. **检查导入语句**：确保你正确地导入了Keras及其所需的子模块。

3. **清理并重新安装**：如果有多余的Keras安装，可以尝试卸载后再重新安装。

# 检查当前Keras版本
import keras
print(keras.__version__)

# 如果有多个Keras版本，使用pip管理
pip uninstall keras -y
pip install keras --upgrade

# 或者指定特定版本
pip install keras==<your_version_number>

# 再次尝试导入Dense
from keras.layers import Dense