解决TensorFlow导入错误：No module named 'tensorflow.models'

"该资源主要解决了在使用TensorFlow时遇到的`ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.models'`的问题，特别是针对TensorFlow 1.3.1版本的情况。" 在Python编程环境中，当你尝试导入`tensorflow.models`模块时，如果出现找不到模块的错误，这通常意味着你的TensorFlow安装可能不完整或者版本不兼容。这个问题在TensorFlow 2.0及更高版本中较为常见，因为`tensorflow.models`在这些新版本中已被移除或重构。 对于TensorFlow 1.3.1版本，网上的常见解决方案是通过更新`tensorflow-estimator`来解决。推荐的方法是首先卸载已安装的`tensorflow-estimator`，然后重新安装： ```bash pip uninstall tensorflow_estimator pip install tensorflow_estimator ``` 然而，对于TensorFlow 1.3.1，你需要确保`tensorflow-estimator`的版本在13.0到14.0之间，因为这个版本的TensorFlow与这个范围内的`tensorflow-estimator`兼容。上述命令可能会安装最新的`tensorflow-estimator`版本，这可能不适用于TensorFlow 1.3.1。 如果你使用的是PyCharm这样的集成开发环境（IDE），你可以通过以下步骤来解决这个问题： 1. 打开PyCharm，进入`File -> Settings -> Project: project_name`。 2. 在项目设置界面，你可以看到所有已安装的Python包及其版本。 3. 找到`tensorflow-estimator`，双击其版本号（如1.13.0）。 4. 这会打开一个新的界面，允许你指定特定的版本。勾选右侧的`Specify version`，然后选择13.0到14.0之间的合适版本。 5. 最后，点击左下角的`Install Package`进行安装。 按照上述步骤操作后，你应当能够解决TensorFlow 1.3.1中`ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.models'`的错误。这个方法特别适用于那些使用特定TensorFlow版本并且不想升级到更高版本的用户，因为它避免了版本不兼容的问题。确保正确管理依赖关系对于避免这类错误至关重要，特别是在使用旧版本库的时候。