导入错误：将分段模型导入为 sm

Question

所以我想将分段模型导入为 sm，并尝试使用此进行 pip 安装：

pip install segmentation-models

然后我想用这个导入它：

import segmentation_models as sm

我收到此错误：

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ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/segmentation_models/__init__.py in <module>
     97 try:
---> 98     set_framework(_framework)
     99 except ImportError:

12 frames
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.keras'

During handling of the above exception, another exception occurred:

ImportError                               Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/saving/saving_lib.py in <module>
     31 from keras import losses
     32 from keras.engine import base_layer
---> 33 from keras.optimizers import optimizer
     34 from keras.saving.serialization_lib import ObjectSharingScope
     35 from keras.saving.serialization_lib import deserialize_keras_object

ImportError: cannot import name 'optimizer' from 'keras.optimizers' (/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/optimizers.py)

仅供参考，我已经安装了tensorflow和keras，这是它的版本：

tensorflow                       2.12.0
keras                            2.12.0

有人可以告诉我我做错了什么吗？

Answer 1

我们的代码没有任何错误。完全没问题。

只是最新的分割模型版本恰好是 1.0.1，可以追溯到 2020 年 1 月，当时 Keras 版本为 2.10。

Keras 会不时地进行更新，现在 Keras 不支持导入其某些模块，这些模块会在我们导入分段模型时自动导入。

克服导入错误的解决方案在于将 Keras 降级到与 segmentation-models 1.0.1兼容的版本。

我也尝试了同样的方法，成功了。

以下是代码供您参考：

pip install keras==2.10
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

检查版本

keras.__version__

输出：

2.10.0

安装细分模型

pip install segmentation-models==1.0.1

输出：

Segmentation Models: using `keras` framework.

我希望这也适合你。

Answer 2

3 @keras_export("keras.optimizers.Optimizer", 元类=abc.ABCMeta) 104 类 OptimizerV2(tf.internal.tracking.Trackable)： 105 """Keras 优化器的基类。

TypeError：api_export。init（）得到了意外的关键字参数'metaclass'

仍然出现错误