运用深度学习，只是在python里面安装了tensorflow包，然后写代码运用到了import tensorflow as tf 报错出现cannot import name 'OrderedDict' from 'typing'的情况，是什么原因

这个错误通常是由于Python版本的问题导致的。在Python 3.7及更早版本中，`typing`模块中没有`OrderedDict`类，因此在导入`tensorflow`时会出现该错误。

解决此问题的方法之一是将Python版本升级到3.8或更高版本，因为`OrderedDict`类在这些版本中已经被添加。如果您无法升级Python，则可以尝试使用以下代码作为解决方案：

from collections import OrderedDict
from typing import Dict, List, Tuple, Union

# 然后再import tensorflow
import tensorflow as tf

这将导入`OrderedDict`类，并将其作为`typing`模块中的一部分使用，从而解决了问题。

相关问题

from tensorflow.python import tf2 ImportError: cannot import name 'tf2' from 'tensorflow.python' (unknown location)

这个错误通常是因为你使用的 TensorFlow 版本太低，不支持 `tf2` 模块。你可以尝试升级 TensorFlow 到最新版本：

pip install --upgrade tensorflow

如果你已经升级了 TensorFlow，但是仍然遇到这个错误，那么可能是因为你的代码在导入时没有正确的环境变量。你可以检查一下你的环境变量是否正确设置，或者在代码中指定正确的路径来导入 `tf2` 模块。另外，也可以尝试使用 `import tensorflow as tf` 的方式来导入 TensorFlow，这是 TensorFlow 官方推荐的导入方式。

在tensorflow1.1.4版本中出现cannot import name 'export_saved_model' from 'tensorflow.python.keras.saving.saved_model'的报错，该怎么办

在TensorFlow 1.1.4版本中，`export_saved_model`函数是没有实现的，因此无法从`tensorflow.python.keras.saving.saved_model`中导入。

如果您需要导出SavedModel，可以使用下面的代码：

import tensorflow as tf

# Build and train your model

# Export the model as a SavedModel
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
  # Build the model graph
  # ...
  # Train the model
  # ...
  # Export the model as a SavedModel
  builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('/path/to/export/dir')
  builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], signature_def_map={
      'predict': predict_signature_def,
      'train': train_signature_def,
      # Add additional signature defs as needed
  })
  builder.save()

请注意，此代码是基于TensorFlow 1.1.4版本，如果您使用的是其他版本，则可能需要进行适当的修改。