在 TensorFlow 2.6 及更高版本（如 2.17.1）中，tensorflow.python.keras 已被弃用，直接从中导入会导致 ImportError: cannot import name '__version__'；应统一使用 tf.keras 公共 API 或显式导入 keras.api。
在 tensorflow 2.6 及更高版本（如 2.17.1）中，`tensorflow.python.keras` 已被弃用，直接从中导入会导致 `importerror: cannot import name '__version__'`；应统一使用 `tf.keras` 公共 api 或显式导入 `keras.api`。
TensorFlow 自 v2.6 起完成了 Keras 的模块解耦：Keras 正式成为独立的 PyPI 包（keras），而 tf.keras 作为官方兼容入口，其底层已由 keras 包提供支持。原路径 tensorflow.python.keras 仅保留过时的副本，不仅缺失关键属性（如 __version__），更会在后续版本中彻底移除——这正是你遇到报错的根本原因。
✅ 推荐做法：始终使用 tf.keras 公共 API
这是最稳定、最兼容、且被官方长期支持的方式：
import tensorflow as tf
# ✅ 正确：使用 tf.keras 的标准导入路径
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dropout
from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau, ModelCheckpoint
model = Sequential([
Dense(10, input_shape=(5,)),
Dense(1) # 示例输出层
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.save('model.h5') # 或 model.save('model.keras') 推荐新格式
⚠️ 注意事项：
- 不要再使用
from tensorflow.python.keras.xxx—— 无论是在 Colab、本地环境还是 CI/CD 中，该路径均属内部实现，无 API 稳定性保证； -
tf.keras与独立keras包（v3+）在 TensorFlow ≥2.16 中已深度集成，但二者命名空间不混用：不要同时导入import keras和from tensorflow.keras并混用类（如用keras.Sequential()配tf.keras.layers.Dense），否则可能引发序列化或子类行为异常； - 若需完全消除
tensorflow.python.keras相关警告（例如某些旧库强制触发），可改用keras.api显式前缀（适用于 Keras 3.x 独立安装场景）：
# 仅当已 pip install keras>=3.0 且需规避 tf 依赖时使用（非必需） import keras from keras.api.models import Sequential from keras.api.layers import Dense
? 总结：升级到 TensorFlow 2.6+ 后，请立即审查并替换所有 tensorflow.python.keras 导入语句。坚持使用 tensorflow.keras.* 是保障模型构建、训练、保存（.h5 或 .keras）、加载全流程稳定性的唯一推荐实践。Colab 默认环境已适配此规范，无需额外降级或打补丁。
