无法导入Keras库
[英]Unable to import Keras Library
问题描述
我正在研究数据集上的人工神经网络算法。 以下是我正在使用的数据集的来源。
我已经运行了代码，直到Feature Scaling为止，并且成功运行了而没有任何问题。 下面是我运行的代码：
# Importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Importing the dataset
dataset = pd.read_csv("C:\Machine learning\practices\Machine Learning A-Z Template Folder\Part 8 - Deep Learning\Section 39 - Artificial Neural Networks (ANN)\Artificial-Neural-Networks\Artificial_Neural_Networks\Churn1_Modelling.csv")
X = dataset.iloc[:, 3:13].values
y = dataset.iloc[:, 13].values
# Encoding categorical data
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder_X_1 = LabelEncoder()
X[:, 1] = labelencoder_X_1.fit_transform(X[:, 1])
labelencoder_X_2 = LabelEncoder()
X[:, 2] = labelencoder_X_2.fit_transform(X[:, 2])
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [1])
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
X = X[:, 1:]
# Splitting the dataset into the Training set and Test set
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)
# Feature Scaling
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
在这之后我跑了
import keras
它给了我错误，因为Python停止工作并且每次都重新启动内核。 我已经安装了所有库和模块。 以下是我已经安装的模块：
Package Version
---------------------------------- -----------
alabaster 0.7.9
anaconda-clean 1.0
anaconda-client 1.5.1
anaconda-navigator 1.3.1
argcomplete 1.0.0
astroid 1.4.7
astropy 1.2.1
Babel 2.3.4
backports.shutil-get-terminal-size 1.0.0
backports.weakref 1.0rc1
beautifulsoup4 4.5.1
bitarray 0.8.1
blaze 0.10.1
bleach 1.5.0
bokeh 0.12.2
boto 2.42.0
Bottleneck 1.1.0
certifi 2018.8.24
cffi 1.7.0
chardet 3.0.4
chest 0.2.3
click 6.6
cloudpickle 0.2.1
clyent 1.2.2
colorama 0.3.7
comtypes 1.1.2
conda 4.5.11
conda-build 2.0.2
configobj 5.0.6
contextlib2 0.5.3
cryptography 1.5
cycler 0.10.0
Cython 0.24.1
cytoolz 0.9.0.1
dask 0.11.0
datashape 0.5.2
decorator 4.0.10
dill 0.2.5
docutils 0.12
dynd c328ab7
et-xmlfile 1.0.1
fastcache 1.0.2
filelock 2.0.6
Flask 0.11.1
Flask-Cors 2.1.2
gevent 1.1.2
greenlet 0.4.10
h5py 2.6.0
HeapDict 1.0.0
html5lib 0.9999999
idna 2.1
imagesize 0.7.1
ipykernel 4.5.0
ipython 5.1.0
ipython-genutils 0.1.0
ipywidgets 5.2.2
itsdangerous 0.24
jdcal 1.2
jedi 0.9.0
Jinja2 2.8
jsonschema 2.5.1
jupyter 1.0.0
jupyter-client 4.4.0
jupyter-console 5.0.0
jupyter-core 4.2.0
Keras 2.2.2
Keras-Applications 1.0.4
Keras-Preprocessing 1.0.2
keyring 13.2.1
lazy-object-proxy 1.2.1
llvmlite 0.13.0
locket 0.2.0
lxml 3.6.4
Markdown 2.2.0
MarkupSafe 0.23
matplotlib 1.5.3
menuinst 1.4.1
mistune 0.7.3
mkl-fft 1.0.4
mkl-random 1.0.1
mpmath 0.19
multipledispatch 0.4.8
nb-anacondacloud 1.2.0
nb-conda 2.0.0
nb-conda-kernels 2.0.0
nbconvert 4.2.0
nbformat 4.1.0
nbpresent 3.0.2
networkx 1.11
nltk 3.2.1
nose 1.3.7
notebook 4.2.3
numba 0.28.1
numexpr 2.6.7
numpy 1.15.1
numpydoc 0.8.0
odo 0.5.0
olefile 0.45.1
openpyxl 2.3.2
pandas 0.18.1
partd 0.3.6
path.py 0.0.0
pathlib2 2.1.0
patsy 0.4.1
pep8 1.7.0
pickleshare 0.7.4
Pillow 5.2.0
pip 18.0
pkginfo 1.3.2
ply 3.9
prompt-toolkit 1.0.3
protobuf 3.6.1
psutil 4.3.1
py 1.4.31
pyasn1 0.1.9
pycodestyle 2.4.0
pycosat 0.6.3
pycparser 2.14
pycrypto 2.6.1
pycurl 7.43.0.2
pyflakes 1.3.0
Pygments 2.2.0
pylint 1.5.4
pyOpenSSL 16.2.0
pyparsing 2.1.4
pytest 2.9.2
python-dateutil 2.5.3
pytz 2016.6.1
pywin32 220
PyYAML 3.12
pyzmq 15.4.0
QtAwesome 0.4.4
qtconsole 4.2.1
QtPy 1.5.0
requests 2.14.2
rope-py3k 0.9.4.post1
ruamel-yaml -VERSION
scikit-image 0.12.3
scikit-learn 0.19.2
scipy 1.1.0
setuptools 40.2.0
simplegeneric 0.8.1
singledispatch 3.4.0.3
six 1.11.0
snowballstemmer 1.2.1
sockjs-tornado 1.0.3
sphinx 1.4.6
spyder 3.3.1
spyder-kernels 0.2.4
SQLAlchemy 1.0.13
statsmodels 0.6.1
sympy 1.0
tables 3.2.2
tensorflow 1.2.0
Theano 1.0.2
toolz 0.8.0
tornado 4.4.1
traitlets 4.3.0
unicodecsv 0.14.1
wcwidth 0.1.7
Werkzeug 0.14.1
wheel 0.31.1
widgetsnbextension 1.2.6
win-unicode-console 0.5
wincertstore 0.2
wrapt 1.10.6
xlrd 1.0.0
XlsxWriter 0.9.3
xlwings 0.10.0
xlwt 1.1.2
请让我知道安装tensorflow和keras时是否出现问题，或者是否存在其他问题，因为我无法继续使用人工神经网络算法来预测值。
谢谢。
1 个解决方案
解决方案1
2 2018-09-05 07:26:21
看来您正在做SuperDataScience机器学习课程。
您的代码是正确的，并且运行良好。 如果您使用的是anaconda内核（spyder IDE使用anaconda内核），请尝试通过pip3 install --upgrade tensorflow 。
根据您提供的库列表，您已经通过conda forge安装了tensorflow。
通过pip安装tensorflow后，尝试通过以下方法测试您的tensorflow安装：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
您应该看到此输出Hello, TensorFlow!
现在，您可以尝试通过运行以下代码来检查您的keras安装： pip install keras
并import keras 。 您应该看到以下输出： Using TensorFlow backend.
最好的祝福
无法在 Spyder 中导入 Keras
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