使用 pip3 安装 Keras，但出现 "No Module Named keras" 错误
Installed Keras with pip3, but getting the "No Module Named keras" error
我正在 Windows 使用 CNN、Keras 和 Tensorflow 后端创建叶识别分类器。我已经安装了 Anaconda、Tensorflow、numpy、scipy 和 keras。
我使用 pip3 安装了 keras:
C:\> pip3 list | grep -i keras
Keras 2.2.4
Keras-Applications 1.0.6
Keras-Preprocessing 1.0.5
但是，当我 运行 我的项目出现以下错误时
ModuleNotFoundError: No module named 'keras'
为什么找不到模块，我该如何解决这个错误？
听起来您可能使用 pip3 进行安装，同时在您的计算机上安装了多个 python。
在安装 Anaconda 之前，您是否碰巧在计算机上安装了 python？有时您的 PATH 变量中的 pip3 与 Anaconda 的版本不同。
试试这个，然后再 运行 您的代码：
conda install keras
运行 conda list 查看你的Anaconda中是否安装python 安装：
conda list
更新
如果还是不行，试试这个：
\path\to\Anaconda\python\python3 -m pip3 install keras
这使用 pip3 但确保在安装 keras 时选择正确的安装。
安装 Anaconda 然后使用 pip 接缝安装包就像混淆 Anaconda（或任何其他包管理工具）的目标
Anaconda 可帮助您组织环境及其依赖项。
假设您的系统路径上有 conda，请执行以下操作：
更新conda
conda update conda
我们可以使用 python 3.6 创建一个名为 'awesome' 的环境，并添加 anaconda 附带的所有很棒的数据科学包（numpy、scipy、jupyter notebook/lab 等），以及tensorflow和keras。如果需要，您可以删除 anaconda 和最小包装。
conda create -n awesome python=3.6 anaconda tensorflow keras
过了一段时间，一切正常，激活你的环境，测试我们是否可以导入keras。
conda activate awesome
python -c "import keras"
做完很棒的事情后，您可以这样停用：
conda deactivate
conda 比 pip 更好，因为它处理库兼容性。它为您升级和降级软件包。
有时 Anaconda 的美妙之处在于您可以只安装主包，它会为您安装所有依赖项，因此您可以这样做：
conda create -n awesome python=3.6 keras
这里会自动找到所有keras依赖的或者设置为默认的包如tensorflow和numpy
你做错了什么:
你得到那个错误是因为你的 python sys.path 找不到你安装的包。
你可以做到：
python -c "import sys;print(sys.path)"
这将打印出您的 python 寻找包裹的位置。很有可能keras库的路径不是其中之一。
当您只使用 pip 进行安装时，默认的 python 具有该 pip 将可以访问您的安装。所以如果你有多个 Pythons，建议是明确的，比如：
python3 -m pip install packages
所以这里你确定是python3目录下的Python安装的。这就是我们需要使我们的 Python 版本和依赖性保持不同且易于控制的环境的地方。 Anaconda、Pipenv、Poetry、piptools 等都在努力帮助您更好地管理系统 ;)
更新：对于 Jupyter Notebook/Lab 用户
如果你已经有 Jupyter，比如在你的基础环境中，我们可以添加 awesome 作为另一个内核：
conda activate awesome
(awesome ) conda install ipykernel -y
(awesome) python -m ipykernel install --user --name my_env --display-name "Awesome"
conda deactivate
现在，如果您 运行 Jupyter，您应该可以在 Base Python 和 Awesome 环境之间进行选择。
它帮助我首先在命令行上检查 Keras 是否确实如上一个答案中所述安装了。
python -c "import keras"
如果您在使用该命令时遇到错误，您可能没有在正确的环境中安装 keras。
经过多种解决方案后，我仍然遇到错误。结果我不得不重新启动我的 jupyter notebook 以使更改生效 - 以防万一你使用的是 notebook。
我也遇到过同样的情况。我卸载了keras然后重新安装了一个特定的版本，它成功了。
pip uninstall keras
然后这个 -->
pip install keras==2.2.4
确保您正在使用的 pip 实例连接到您正在使用的同一 python 实例。由于我的机器上有几个 python 安装，我通过直接使用我想要的 python 版本的 pip 模块来避免它们之间的混淆，而不是使用 pip:
python3 -m pip install keras
python3 -c "import keras" // <-- should execute without an error
我正在 Windows 使用 CNN、Keras 和 Tensorflow 后端创建叶识别分类器。我已经安装了 Anaconda、Tensorflow、numpy、scipy 和 keras。
我使用 pip3 安装了 keras:
C:\> pip3 list | grep -i keras
Keras 2.2.4
Keras-Applications 1.0.6
Keras-Preprocessing 1.0.5
但是，当我 运行 我的项目出现以下错误时
ModuleNotFoundError: No module named 'keras'
为什么找不到模块，我该如何解决这个错误？
听起来您可能使用 pip3 进行安装，同时在您的计算机上安装了多个 python。
在安装 Anaconda 之前，您是否碰巧在计算机上安装了 python？有时您的 PATH 变量中的 pip3 与 Anaconda 的版本不同。
试试这个，然后再 运行 您的代码：
conda install keras
运行 conda list 查看你的Anaconda中是否安装python 安装：
conda list
更新
如果还是不行，试试这个：
\path\to\Anaconda\python\python3 -m pip3 install keras
这使用 pip3 但确保在安装 keras 时选择正确的安装。
安装 Anaconda 然后使用 pip 接缝安装包就像混淆 Anaconda（或任何其他包管理工具）的目标
Anaconda 可帮助您组织环境及其依赖项。
假设您的系统路径上有 conda，请执行以下操作：
更新conda
conda update conda
我们可以使用 python 3.6 创建一个名为 'awesome' 的环境，并添加 anaconda 附带的所有很棒的数据科学包（numpy、scipy、jupyter notebook/lab 等），以及tensorflow和keras。如果需要，您可以删除 anaconda 和最小包装。
conda create -n awesome python=3.6 anaconda tensorflow keras
过了一段时间，一切正常，激活你的环境，测试我们是否可以导入keras。
conda activate awesome
python -c "import keras"
做完很棒的事情后，您可以这样停用：
conda deactivate
conda 比 pip 更好，因为它处理库兼容性。它为您升级和降级软件包。
有时 Anaconda 的美妙之处在于您可以只安装主包，它会为您安装所有依赖项，因此您可以这样做：
conda create -n awesome python=3.6 keras
这里会自动找到所有keras依赖的或者设置为默认的包如tensorflow和numpy
你做错了什么:
你得到那个错误是因为你的 python sys.path 找不到你安装的包。
你可以做到：
python -c "import sys;print(sys.path)"
这将打印出您的 python 寻找包裹的位置。很有可能keras库的路径不是其中之一。
当您只使用 pip 进行安装时，默认的 python 具有该 pip 将可以访问您的安装。所以如果你有多个 Pythons，建议是明确的，比如：
python3 -m pip install packages
所以这里你确定是python3目录下的Python安装的。这就是我们需要使我们的 Python 版本和依赖性保持不同且易于控制的环境的地方。 Anaconda、Pipenv、Poetry、piptools 等都在努力帮助您更好地管理系统 ;)
更新：对于 Jupyter Notebook/Lab 用户
如果你已经有 Jupyter，比如在你的基础环境中，我们可以添加 awesome 作为另一个内核：
conda activate awesome
(awesome ) conda install ipykernel -y
(awesome) python -m ipykernel install --user --name my_env --display-name "Awesome"
conda deactivate
现在，如果您 运行 Jupyter，您应该可以在 Base Python 和 Awesome 环境之间进行选择。
它帮助我首先在命令行上检查 Keras 是否确实如上一个答案中所述安装了。
python -c "import keras"
如果您在使用该命令时遇到错误，您可能没有在正确的环境中安装 keras。
经过多种解决方案后，我仍然遇到错误。结果我不得不重新启动我的 jupyter notebook 以使更改生效 - 以防万一你使用的是 notebook。
我也遇到过同样的情况。我卸载了keras然后重新安装了一个特定的版本，它成功了。
pip uninstall keras
然后这个 -->
pip install keras==2.2.4
确保您正在使用的 pip 实例连接到您正在使用的同一 python 实例。由于我的机器上有几个 python 安装，我通过直接使用我想要的 python 版本的 pip 模块来避免它们之间的混淆，而不是使用 pip:
python3 -m pip install keras
python3 -c "import keras" // <-- should execute without an error