我正在尝试从keras运行以下example
但是我收到了这个错误：
ImportError
Traceback (most recent call last)
<ipython-input-58-50de27eea0f8> in <module>()
8 import numpy as np
9 import matplotlib.pyplot as plt
---> 10 from keras.models import Sequential
11 from keras.layers import Dense, LSTM
12
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/__init__.py in <module>()
1 from __future__ import absolute_import
2
----> 3 from . import utils
4 from . import activations
5 from . import applications
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/utils/__init__.py in <module>()
1 from __future__ import absolute_import
----> 2 from . import np_utils
3 from . import generic_utils
4 from . import data_utils
5 from . import io_utils
ImportError: cannot import name np_utils
我正在使用Ubuntu，我安装了keras：
sudo pip install keras
这个问题已被提出，但没有答案： Keras: Cannot Import Name np_utils
答案 0 :(得分：24)
np_utils是一个单独的包（和keras依赖 - 它不会随之安装）。可以使用pip安装：
pip install np_utils
使用 - Keras == 2.0.6
<强>建议： 出于某些奇怪（甚至未知）的原因，即使在安装导入
之后也是如此from keras.utils.np_utils import to_categorical
没有用 - 我不得不重新启动笔记本（第一次重启甚至没有工作），一旦它工作，我再次陷入同样的导入调用（给no module named tensorflow例外） - 如utils还有另一个导入from . import conv_utils，它需要张量流。
我确实尝试使用pip install tensorflow安装tensorflow：
找不到满足需求张量流的版本 （来自版本:)没有找到tensorflow的匹配分布
即使这gist也不适用于我。
最后，我installed Anaconda - 预先安装了所有科学包（numpy，scipy，scikit-learn，..）。已安装的keras：
conda install keras
最好的是，它甚至安装了tensorflow，因为它依赖。
答案 1 :(得分：8)
我遇到了同样的问题。您需要执行pip install np_utils然后重新启动终端。确保一切都是最新的。
答案 2 :(得分：4)
对于 keras> 2.0 ，请改用@see。
用法示例为from keras.utils import to_categorical
答案 3 :(得分：3)
我实际上在使用时遇到了类似的问题
from keras.utils import to_categorical
但我设法解决了：
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
答案 4 :(得分：2)
在从numpy导入内容之前尝试导入keras（我看到您已经这样做了，我只是为了记录适用于我的解决方案而添加此内容）。当我尝试时，我遇到了同样的错误：
import numpy as np
from __future__ import absolute_import
#Anything from keras
它似乎对我很好。尝试通过以下方式安装future和numpy的最新稳定包：
pip install future
pip install numpy
有时可能 conda 和其他python安装可能会相互干扰。我事先通过brew管理了所有内容，但是当我安装 conda 时，我之前安装的许多软件包都给我一个导入错误（因为PYTHONPATH变量）。
答案 5 :(得分：2)
他们将所有内容都转移到了utils，因此，如果您使用的是tf 2.x或更高版本的keras，则仅为tf.keras.utils或keras.utils。
例如：
keras.utils.np_utils.to_categorical-> keras.utils.to_categorical
答案 6 :(得分：1)
我不得不安装tensorflow来解决这个问题。 （来自virtualenv）：
pip install tensorflow
答案 7 :(得分：1)
导入tf_utils ImportError：无法导入名称“ tf_utils”
pip install keras==2.1.5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
答案 8 :(得分：1)
将tensorflow导入为tf
y_train = tf.keras.utils.to_categorical（y_train，num_classes = 7）
这在Google Colab中有效
答案 9 :(得分：0)
我在构建系统中遇到类似的问题：
在我的情况下，问题是构建环境，出于某些我未调查的原因，它具有旧的六个版本（六个1.5.0）（与本地环境相比）。通过安装最新的六个版本（编写此版本时为1.11.0）解决了该问题。
pip install six -U
答案 10 :(得分：0)
尝试使用Anaconda安装旧版本：
conda install tensorflow-gpu==1.2.1
答案 11 :(得分：0)
Open Anaconda Prompt --> Write this command : **conda install keras**
(base) C:\>conda `enter code here`install keras
Collecting package metadata: done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: C:\Users\sinem.secgin\AppData\Local\Continuum\anaconda3
added / updated specs:
- keras
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
_tflow_select-2.3.0 | mkl 3 KB
absl-py-0.7.1 | py37_0 158 KB
astor-0.7.1 | py37_0 44 KB
ca-certificates-2019.5.15 | 0 166 KB
certifi-2019.6.16 | py37_0 155 KB
conda-4.7.5 | py37_0 3.0 MB
conda-package-handling-1.3.10| py37_0 280 KB
gast-0.2.2 | py37_0 138 KB
grpcio-1.16.1 | py37h351948d_1 947 KB
keras-2.2.4 | 0 5 KB
keras-applications-1.0.8 | py_0 33 KB
keras-base-2.2.4 | py37_0 489 KB
keras-preprocessing-1.1.0 | py_1 36 KB
libmklml-2019.0.3 | 0 21.4 MB
libprotobuf-3.8.0 | h7bd577a_0 2.2 MB
markdown-3.1.1 | py37_0 132 KB
mock-3.0.5 | py37_0 47 KB
openssl-1.1.1c | he774522_1 5.7 MB
protobuf-3.8.0 | py37h33f27b4_0 581 KB
tensorboard-1.13.1 | py37h33f27b4_0 3.3 MB
tensorflow-1.13.1 |mkl_py37h9463c59_0 4 KB
tensorflow-base-1.13.1 |mkl_py37hcaf7020_0 49.4 MB
tensorflow-estimator-1.13.0| py_0 205 KB
termcolor-1.1.0 | py37_1 7 KB
------------------------------------------------------------
Total: 88.4 MB
The following NEW packages will be INSTALLED:
_tflow_select pkgs/main/win-64::_tflow_select-2.3.0-mkl
absl-py pkgs/main/win-64::absl-py-0.7.1-py37_0
astor pkgs/main/win-64::astor-0.7.1-py37_0
conda-package-han~ pkgs/main/win-64::conda-package-handling-1.3.10-py37_0
gast pkgs/main/win-64::gast-0.2.2-py37_0
grpcio pkgs/main/win-64::grpcio-1.16.1-py37h351948d_1
keras pkgs/main/win-64::keras-2.2.4-0
keras-applications pkgs/main/noarch::keras-applications-1.0.8-py_0
keras-base pkgs/main/win-64::keras-base-2.2.4-py37_0
keras-preprocessi~ pkgs/main/noarch::keras-preprocessing-1.1.0-py_1
libmklml pkgs/main/win-64::libmklml-2019.0.3-0
libprotobuf pkgs/main/win-64::libprotobuf-3.8.0-h7bd577a_0
markdown pkgs/main/win-64::markdown-3.1.1-py37_0
mock pkgs/main/win-64::mock-3.0.5-py37_0
protobuf pkgs/main/win-64::protobuf-3.8.0-py37h33f27b4_0
tensorboard pkgs/main/win-64::tensorboard-1.13.1-py37h33f27b4_0
tensorflow pkgs/main/win-64::tensorflow-1.13.1-mkl_py37h9463c59_0
tensorflow-base pkgs/main/win-64::tensorflow-base-1.13.1-mkl_py37hcaf7020_0
tensorflow-estima~ pkgs/main/noarch::tensorflow-estimator-1.13.0-py_0
termcolor pkgs/main/win-64::termcolor-1.1.0-py37_1
Proceed ([y]/n)? y
Y
答案 12 :(得分：0)
如果您将<!--language:lang-CSharp-->
public ActionResult OrderSummary (Order model)
{
var card = GetCard();
return Json(model,JsonRequestBehavior.AllowGet);
}
<!--language:lang-CSharp-->
//This is the method that location href redirects to. Properties inside "Order model" are null.
public ActionResult OrderConfirm (Order model)
{
var card = GetCard();
return View(model);
}
的后端与TensorFlow一起使用，请确保您的keras.json文件声明其后端为Tensorflow。下面的代码对我有用：
Keras干杯希望我能帮助别人。 OBS：我当时在使用Anaconda和Spyder。
答案 13 :(得分：0)
根据情况，此问题似乎有不同的解决方案。当我出现这些确切症状时，这是另一种对我有帮助的解决方案：
pip install enum34
安装np_utils，future或numpy或Theano的其他版本对我没有帮助。问题是由于Keras使用枚举，仅在Python3中存在。 Enum34是Python3枚举向Python2的反向移植。
我正在使用：
答案 14 :(得分：0)
在2.x或更高版本中，Keras已打包到TensorFlow中，现在您可以调用TensorFlow中的所有内容。 np_utils已移至util，您只需执行以下操作即可使用它：
tf.keras.utils.to_categorical(
y, num_classes=None, dtype='float32'
)