提问人：tutizeri 提问时间：6/19/2020 最后编辑：rickvdboschtutizeri 更新时间：1/21/2022 访问量：101657
错误“Keras 需要 TensorFlow 2.2 或更高版本”
Error "Keras requires TensorFlow 2.2 or higher"
问：
我刚刚安装了 Visual Studio 2019 和 Tensorflow，但无法导入 Keras，因为我收到以下错误消息：
Keras 需要 TensorFlow 2.2 或更高版本。通过以下方式安装 TensorFlow
pip install tensorflow
问题是我别无选择，只能安装 Tensorflow 1.15，因为我有以下设置：
- Visual Studio 2019
- Python 3.7 中文文档
- CPU i7 920（无 avs，仅 SSE）
- 操作系统： Windows 7 64
- 英伟达 GPU
- CUDA 10.1 版本
我必须为该 Python 版本、我的 CPU 和名为“tensorflow-1.15.0-cp37-cp37m-win_amd64”的 CUDA 版本下载并安装一个轮子。
Tensorflow 似乎可以工作（它检测到我的 GPU 并打印“hello world”消息），但问题是 Visual Studio 安装了最新版本的 Keras。
如何指定较旧的兼容版本，以及兼容的较新版本是什么？
答：
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Gustavo Zantut
6/20/2020
#1
我遇到了上次 keras 版本引起的相同问题，我记得做了什么（）：
1-升级张量流：
pip install --user --upgrade tensorflow-gpu
（可能缺少一些软件包，只需 pip 安装它们）
2-升级张力板
pip install --user --upgrade tensorboard
（可能缺少一些软件包，只需 pip 安装它们）
3-降级 Keras
pip install keras==2.3.1
（最新版本对我有用）
4-降级 tensorflow-gpu
pip install --user --upgrade tensorflow-gpu==1.14.0
（最新版本对我有用）
如果有效，请告诉我！
蟒蛇 2020.02
Python 3.7 中文文档
中央处理器 i3 8100
操作系统： Windows 10 64
Nvidia GPU GTX1050TI
CUDA 10.1 版本
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tutizeri
6/21/2020
谢谢。我必须以管理员身份运行 VS2019，否则无法以管理员权限运行命令
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Jijo
6/23/2020
将 Keras 降级到 2.3.1 对我来说，基于 CPU 的 TensorFlow 安装和将 TensorFlow 降级到 2.0
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Gustavo Zantut
6/27/2020
坚持对 uso TF 2.2 多一点，我想到了 conda install tensorflow-gpu 安装了 cuda10.0 工具包，。如果你想使用 tf 2.2，你必须手动下载和安装 cuda 10.1 和 cudnn，然后 TF 2.2 将与最新的 keras 版本一起使用
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Martin Thoma
7/19/2020
我最终指定了：-）Keras>=2.0.6,<2.4.0
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YoussefDir
7/24/2020
pip install --user --upgrade tensorboard==2.2.0而不是避免错误pip install --user --upgrade tensorboard
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user2348209
6/23/2020
#2
您需要先升级 pip：
#TensorFlow 2 packages require a pip version >19.0
pip install --upgrade pip
然后，您可以使用以下命令安装 TensorFlow=2.2：
pip install tensorflow==2.2
然后它对我有用。
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Gustavo Zantut
6/24/2020
我不得不为 gpu 安装 tensorflow，但这不起作用
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user2348209
6/25/2020
我明白了，但最新版本的 keras 需要 tensorflow 2.2 及更高版本。您可以为gpu安装相应的tensorflow，类似：pip install tensorflow-gpu==2.2.0rc2或任何你想要的2.2<minor_version>。
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Gustavo Zantut
6/26/2020
我明白了，但找不到 tensorflow gpu 2.2 的 CUDA 和 cudll 配置，conda 安装都没有更新为使用 tensorflow 2.2 ...
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user2348209
6/26/2020
我明白了，谢谢你的澄清，这是我不喜欢使用蟒蛇的一个原因。我是 anaconda 的粉丝，但后来，我明白当你需要一些 conda 不支持的包时，它会限制很多。顺便说一句，也许为您的项目使用虚拟环境并不是一个坏主意，它可以让您在决定将它们安装为默认库之前在本地空间中安装和试用这些包。这比看起来要容易得多，而且在 docs.python.org/3/tutorial/venv.html 中解释得很好
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Gustavo Zantut
6/26/2020
我尝试在没有 conda 的情况下配置环境以将 tf 与 gpu 一起使用，但我没有成功，尽管如此，我无法从虚拟环境中使用我的 GPU。但我是从 ML 开始的，并且肯定会寻找。
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Hagbard
8/4/2020
#3
按照这里给出的建议，降级 Keras 对我来说是诀窍，而不必接触任何其他软件包。只要做：
pip install keras==2.3.0
我希望这只是一个暂时的问题，并将在 TensorFlow 和 Keras 的未来版本中得到解决。
此处将讨论其他可能的解决方案。
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ShabazBelim
11/1/2020
#4
我遇到了同样的问题，只是将keras版本降级到2.3.1并且它正在工作
pip install keras==2.3.1
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Anubha
12/18/2020
#5
对我来说，这个问题是通过替换库包含的来解决的：
import keras
from keras.models import Sequential, load_model
对此
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model
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Adarsh Pathak
2/17/2021
#6
相信我，我遭受了同样的错误，唯一的解决方案是 - >
如果此问题发生在 Anaconda Navigator 中，则解决此问题的唯一方法是使用 python 3.7 版本在 anaconda 中创建一个新环境。
可以通过单击 Anaconda 导航器仪表板上左下角的新按钮来创建新环境，并单独添加项目所需的库。
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