我有一个用Anaconda创建的虚拟环境。激活后，我可以启动python3 shell并导入keras库，并且收到以下警告，但否则它似乎可以工作。
/home/ryan/anaconda3/envs/spyderudemy/lib/python3.6/site-packages/h5py/ init .py：36： FutureWarning：将issubdtype的第二个参数转换为 已弃用
float至np.floating。将来会被治疗 为np.float64 == np.dtype(float).type。从._conv导入 使用TensorFlow后端将register_converters作为_register_converters。
现在，如果在我的终端中激活了虚拟环境，并且从该终端启动了Spyder IDE，则无法访问IPython控制台中的keras库。具体来说，导致我出现问题的导入是：
从keras.models导入顺序
IPython shell中的输出是：
ModuleNotFoundError：没有名为“ keras”的模块
我正在使用Ubuntu 16.04，当我启动Spyder时，它会显示在控制台顶部：
Python 3.6.5 | Anaconda自定义（64位）| （默认为2018年4月26日， 13:46:40）
从我的常规bash终端执行
python3 -c'导入sys，pprint; pprint.pprint（sys.path）'
我得到：
[''，'/home/ryan/anaconda3/envs/spyderudemy/lib/python36.zip'， '/home/ryan/anaconda3/envs/spyderudemy/lib/python3.6'， '/home/ryan/anaconda3/envs/spyderudemy/lib/python3.6/lib-dynload'， '/home/ryan/anaconda3/envs/spyderudemy/lib/python3.6/site-packages']
尽管我认为Tensorflow应该包含在Anaconda软件包中，但由于它不起作用，我像这样使用pip3将其安装在env中：
sudo pip3 install --upgrade tensorflow
我使用sudo是因为遇到权限错误，我认为输出看起来还不错：
目录'/home/ryan/.cache/pip/http'或其父目录为 不属于当前用户，并且缓存已被禁用。请 检查该目录的权限和所有者。如果执行点子 使用sudo，您可能需要sudo的-H标志。目录 '/home/ryan/.cache/pip'或其父目录不属于 当前用户和缓存滚轮已被禁用。检查 该目录的权限和所有者。如果使用sudo执行pip， 您可能需要sudo的-H标志。收集张量流下载 https://files.pythonhosted.org/packages/6d/dc/464f59597a5a8282585238e6e3a7bb3770c3c1f1dc8ee72bd5be257178ec/tensorflow-1.8.0-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl （49.1MB） 100％|█████████████████████████████████| 49.1MB 33kB / s收集张量板<1.9.0，> = 1.8.0（来自tensorflow）下载 https://files.pythonhosted.org/packages/59/a6/0ae6092b7542cfedba6b2a1c9b8dceaf278238c39484f3ba03b03f07803c/tensorboard-1.8.0-py3-none-any.whl （3.1MB） 100％|█████████████████████████████████| 3.1MB 466kB / s收集轮> = 0.26（来自tensorflow）下载 https://files.pythonhosted.org/packages/81/30/e935244ca6165187ae8be876b6316ae201b71485538ffac1d718843025a9/wheel-0.31.1-py2.py3-none-any.whl （41kB） 100％|█████████████████████████████████| 51kB 3.3MB / s正在收集numpy> = 1.13.3（来自tensorflow）下载 https://files.pythonhosted.org/packages/43/17/cd9fa14492dbef2aaf22622db79dba087c10f125473e730cda2f2019c40b/numpy-1.14.5-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl （12.1MB） 100％|█████████████████████████████████| 12.1MB 131kB / s收集气体> = 0.2.0（来自张量流）收集protobuf> = 3.4.0（来自 tensorflow）下载 https://files.pythonhosted.org/packages/11/c4/8a35f5af5f26040ae7f3d521875e43429d2955d598fa3f2d0b6b88133bb1/protobuf-3.6.0-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl （7.1MB） 100％|█████████████████████████████████| 7.1MB 223kB / s要求最新：6> = 1.10.0 in /usr/local/lib/python3.5/dist-packages（来自tensorflow）收集 termcolor> = 1.1.0（来自tensorflow）收集absl-py> = 0.1.6（来自 tensorflow）收集astor> = 0.6.0（来自tensorflow）下载 https://files.pythonhosted.org/packages/b2/91/cc9805f1ff7b49f620136b3a7ca26f6a1be2ed424606804b0fbcf499f712/astor-0.6.2-py2.py3-none-any.whl 收集grpcio> = 1.8.6（来自tensorflow）下载 https://files.pythonhosted.org/packages/c6/b8/47468178ba19143e89b2da778eed660b84136c0a877224e79cc3c1c3fd32/grpcio-1.12.1-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl （9.0MB） 100％|█████████████████████████████████| 9.0MB 182kB / s收集markdown> = 2.6.8（来自tensorboard <1.9.0，> = 1.8.0-> tensorflow）
正在下载 https://files.pythonhosted.org/packages/6d/7d/488b90f470b96531a3f5788cf12a93332f543dbab13c423a5e7ce96a0493/Markdown-2.6.11-py2.py3-none-any.whl （78kB） 100％|█████████████████████████████████| 81kB 3.8MB / s收集html5lib == 0.9999999（从tensorboard <1.9.0，> = 1.8.0-> tensorflow） 收集漂白剂== 1.5.0（来自tensorboard <1.9.0，> = 1.8.0-> tensorflow） 正在下载 https://files.pythonhosted.org/packages/33/70/86c5fec937ea4964184d4d6c4f0b9551564f821e1c3575907639036d9b90/bleach-1.5.0-py2.py3-none-any.whl 收集werkzeug> = 0.11.10（来自 tensorboard <1.9.0，> = 1.8.0-> tensorflow）下载 https://files.pythonhosted.org/packages/20/c4/12e3e56473e52375aa29c4764e70d1b8f3efa6682bef8d0aae04fe335243/Werkzeug-0.14.1-py2.py3-none-any.whl （322kB） 100％|█████████████████████████████████| 327kB 1.8MB / s收集设置工具（来自protobuf> = 3.4.0-> tensorflow）下载 https://files.pythonhosted.org/packages/7f/e1/820d941153923aac1d49d7fc37e17b6e73bfbd2904959fffbad77900cf92/setuptools-39.2.0-py2.py3-none-any.whl （567kB） 100％|█████████████████████████████████| 573kB 1.5MB / s安装收集的软件包：markdown，numpy，html5lib，wheel，setuptools， 原虫，漂白剂，werkzeug，张量板，加斯特，termcolor，absl-py， astor，grpcio，tensorflow找到的现有安装：numpy 1.13.3 卸载numpy-1.13.3： 已成功卸载numpy-1.13.3，找到现有安装：html5lib 0.999 卸载html5lib-0.999： 已成功卸载html5lib-0.999，找到现有安装：wheel 0.29.0 卸载wheel-0.29.0： 成功卸载wheel-0.29.0找到现有安装：setuptools 20.7.0 卸载setuptools-20.7.0： 成功卸载setuptools-20.7.0找到现有安装：protobuf 3.4.0 卸载protobuf-3.4.0： 成功卸载protobuf-3.4.0成功安装了absl-py-0.2.2 astor-0.6.2 bleach-1.5.0 gast-0.2.0 grpcio-1.12.1 html5lib-0.9999999 markdown-2.6.11 numpy-1.14.5 protobuf-3.6.0 setuptools-39.2.0 tensorboard-1.8.0 tensorflow-1.8.0 termcolor-1.1.0 werkzeug-0.14.1 wheel-0.31.1您正在使用pip版本9.0.1，但是 版本10.0.1可用。您应该考虑通过 'pip install --upgrade pip'命令。
如果有人在这个问题上对我有任何建议，我将不胜感激。
答案 0 :(得分：3)
现在，如果在我的终端中激活了虚拟环境并[...] 。
那么您是否在虚拟环境中安装了keras？如果不是，请尝试遵循使用Anaconda安装部分。
应该是这样的：
(your_env_name) conda install your_package_name
答案 1 :(得分：0)
要更新TensorFlow的最新1.8版本，首先需要将点更新为最高版本。
pip install --upgrade pip
另一个个人建议是在anaconda下与anaconda提示符相对应的envs中安装Keras和TensorFlow，或者在与anaconda Navigator相对应的环境下直接安装Keras（该库直接依赖于相关的TensorFlow库）。