from keras import _version_ as keras_version

Sorry, there is an error in your code. It should be `from keras import __version__ as keras_version`. This will import the version number of Keras library installed on your system.

相关问题

D:\Python37\python.exe D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/lstm-load-forecasting-master/lstm_load_forecasting/lstm.py D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/lstm-load-forecasting-master/lstm_load_forecasting/lstm.py:11: FutureWarning: The pandas.datetime class is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import from datetime module instead. from pandas import datetime Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/lstm-load-forecasting-master/lstm_load_forecasting/lstm.py", line 19, in <module> import keras as keras 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，看起来在运行 `lstm.py` 脚本时出现了一些问题。

首先，警告信息指出 `pandas.datetime` 类已被弃用，将在未来的版本中被移除。建议从 `datetime` 模块中导入相应的类，而不是使用 `pandas.datetime`。您可以在脚本中修改相关代码，将导入语句修改为：

from datetime import datetime

接下来，错误信息指出在第19行导入 `keras` 库时出现了问题。它尝试导入名为 `keras` 的模块，但似乎在您的环境中找不到该模块。

根据错误信息，可能是由于 `tensorflow` 版本的问题导致的。可能存在不兼容的版本。

建议尝试更新或重新安装 `tensorflow` 和 `keras` 库的最新版本，以确保版本兼容性。您可以使用以下命令更新这些库：

pip install --upgrade tensorflow keras

如果问题仍然存在，请提供更多关于项目结构、依赖库和相关代码文件的信息，我将尽力提供更多帮助。

original_keras_version = f.attrs['keras_version'].decode('utf8') AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'

遇到`AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'`错误通常意味着您正在尝试访问一个字符串对象（str），而该对象原本应该包含一个可以解码的数据，但是它实际上并没有提供这种属性。这个错误通常发生在从文件或其他数据源读取信息，并期望能够解码编码过的文本内容时。

在您提供的代码片段 `original_keras_version = f.attrs['keras_version'].decode('utf8')` 中，看起来您试图将一个字典 (`f.attrs`) 的某个键值解码。然而，这可能是由于以下几个原因导致的：

1. **键不存在**：`f.attrs['keras_version']` 可能不是一个有效的键名，因此返回的是一个空字符串或根本不存在，这在尝试解码时会引发错误。

2. **非编码文本**：如果 `attrs` 字典中对应的键值实际上是原始未编码的文本（即，它是以 UTF-8 编码存储的字符串），那么直接调用 `.decode()` 并不需要参数，因为这是一个字节字符串而不是纯文本字符串。所以正确的调用应该是 `original_keras_version = f.attrs['keras_version']` 如果它的值是以二进制形式表示的文本。

3. **编码错误**：如果 `attrs` 中的键值是一个由其他编码（如 `'latin1'`, `'gbk'` 等）编码的字节串，则需要指明正确的编码类型来解码。

### 解决方案

首先检查 `f.attrs['keras_version']` 是否真的存在并返回了一个字节字符串。您可以添加一些日志输出来帮助诊断这个问题：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)

# 尝试获取和解码值
try:
    kerass_version_value = f.attrs['keras_version']
    if isinstance(kerass_version_value, bytes):
        # 判断实际使用的编码类型
        encoding_type = None
        # 根据实际情况调整解码方法
        if encoding_type == 'utf-8':
            original_keras_version = kerass_version_value.decode('utf-8')
        else:
            raise ValueError("Unsupported encoding")
        
        logger.info(f"Original Keras Version: {original_keras_version}")
    
    else:
        logger.warning("The 'keras_version' value is not a byte string.")
except KeyError:
    logger.error("'keras_version' key does not exist in the file attributes.")

通过这种方式，您可以更清晰地了解变量的实际类型以及如何正确处理它。如果有具体的文件类型（例如 HDF5 文件、pickle、json 等），请根据文件的加载方式和文件内容的预期编码选择合适的解码步骤。

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## 相关问题:

1. **如何确定文件编码类型** - 对于不同类型的文件，如何确定其内部数据的编码方式，以便正确解码？
2. **错误处理** - 在尝试读取文件内容并解码时，应该如何更好地处理可能出现的各种错误情况？
3. **文件加载** - 使用 Python 的哪些库（如 pandas, numpy, 或专门针对特定文件格式的库）可以帮助简化文件加载和解析过程？