in <module> from . import _backend_tk 和 import tkinter as tk 如何解决

这两个错误都与 Tkinter 模块有关。

对于第一个错误 `from . import _backend_tk`，它通常出现在使用 Matplotlib 绘图库时。这个错误的解决方法是安装 Tkinter 模块，可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装：

- 对于 Ubuntu/Linux： `sudo apt-get install python3-tk`
- 对于 macOS：`brew install python-tk`
- 对于 Windows：从 https://www.python.org/downloads/windows/ 下载安装包并安装，勾选“tcl/tk and IDLE”选项。

对于第二个错误 `import tkinter as tk`，通常是因为 Python 版本低于 3.x 或未安装 Tkinter 模块。解决方法是：

- 如果 Python 版本低于 3.x，请升级至最新版本或使用 Anaconda 等发行版。
- 如果未安装 Tkinter 模块，请按照上述方法安装。

相关问题

D:\Python37\python.exe D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/Electricity-Load-Forecasting-master/main.py Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/Electricity-Load-Forecasting-master/main.py", line 5, in <module> from models.rnn import build_rnn File "D:\PycharmProjects\TensorFlow\Load-forecasting\Electricity-Load-Forecasting-master\models\rnn.py", line 2, in <module> from keras.models import Sequential File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 21, in <module> from keras import models File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\models\__init__.py", line 18, in <module> from keras.engine.functional import Functional File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\engine\functional.py", line 26, in <module> from keras import backend File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\backend.py", line 32, in <module> from keras import backend_config File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\backend_config.py", line 33, in <module> @tf.__internal__.dispatch.add_dispatch_support AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__' 进程已结束，退出代码为 1

根据您提供的错误信息，看起来您在运行一个脚本时遇到了模块导入错误。脚本中的 `main.py` 文件无法导入 `keras` 模块，并出现了一个关于 `tensorflow.compat.v2` 的属性错误。

这个问题可能是由于不兼容的库版本引起的。根据错误信息，您正在使用的是 TensorFlow 2.x 版本，而某些库（例如 Keras）的部分代码可能仍然基于 TensorFlow 1.x。

您可以尝试以下解决方法之一：

1. 更新相关库：使用 `pip` 命令更新 `tensorflow` 和 `keras` 库，确保它们都是最新版本的兼容版本。例如，运行以下命令更新这两个库：

pip install --upgrade tensorflow keras

2. 显式导入旧版 TensorFlow 库：在 `main.py` 文件中添加以下代码，以显式导入旧版 TensorFlow 库：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

这将允许您在使用 TensorFlow 2.x 的同时继续使用与 TensorFlow 1.x 兼容的代码。请确保在导入其他模块之前添加这些代码。

如果问题仍然存在，请提供更多关于脚本、项目结构和版本信息的细节，我将尽力提供更多帮助。

>>> from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/__init__.py", line 21, in <module> from keras import models File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/models/__init__.py", line 18, in <module> from keras.engine.functional import Functional File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/functional.py", line 26, in <module> from keras import backend File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/backend.py", line 32, in <module> from keras import backend_config File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/backend_config.py", line 33, in <module> @tf.__internal__.dispatch.add_dispatch_support AttributeError: module 'tensorflow_core.compat.v2' has no attribute '__internal__'

这个错误提示表明你的Keras和TensorFlow版本不兼容。Keras需要与TensorFlow的版本相匹配，否则会出现兼容性问题。你可以尝试更新TensorFlow或降级Keras来解决这个问题。

首先，你可以尝试更新TensorFlow到最新版本。在终端或命令行中运行以下命令可以更新TensorFlow：

pip install --upgrade tensorflow

如果更新TensorFlow后仍然出现兼容性问题，你可以尝试降级Keras。在终端或命令行中运行以下命令可以降级Keras到2.3.1版本：

pip install keras==2.3.1

请注意，降级Keras可能会导致其他依赖Keras的库的不兼容性问题，因此建议在更新TensorFlow后再重新安装Keras。