AttributeError: module 'keras.api.datasets' has no attribute 'archive'

### Keras 中关于 `datasets` 模块的 AttributeError 错误分析 当遇到 `AttributeError: module 'tensorflow.keras.datasets' has no attribute 'archive'` 类似的错误时，通常是因为尝试访问了一个不存在于 `keras.datasets` 模块中的属性或方法。以下是可能的原因及其解决方案： #### 可能原因一：拼写错误 如果代码中存在拼写错误，例如将 `mnist` 或其他数据集名称拼写成 `archive`，则会引发此错误。确保使用的数据集名称正确无误。 ```python import tensorflow as tf # 正确的数据集加载方式 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() ``` 确认所调用的方法名是否匹配官方文档中的定义[^1]。 --- #### 可能原因二：TensorFlow 版本不兼容 不同版本的 TensorFlow 和 Keras 对其 API 的支持可能存在差异。某些较新的功能可能未被旧版框架实现。建议检查当前安装的 TensorFlow 版本并升级到最新稳定版本。 验证已安装的 TensorFlow 版本： ```bash pip show tensorflow ``` 更新至最新版本（Python 环境下执行）： ```bash pip install --upgrade tensorflow ``` 完成更新后重新测试代码逻辑以排除因版本过低引起的异常行为[^2]。 --- #### 可能原因三：自定义导入路径冲突 有时项目目录结构可能导致命名空间污染，比如本地文件夹命名为 `keras` 或者创建了名为 `datasets.py` 的脚本文件，这会造成 Python 解析器优先加载这些局部资源而非标准库组件。需清理工作区内的潜在干扰项后再试运行程序。 --- #### 示例修正后的 MNIST 数据处理流程 下面给出一段完整的基于 TensorFLow/Keras 加载 MNIST 手写字体数据库并训练简单神经网络模型的例子供参考： ```python import tensorflow as tf # 载入MNIST手写数字图片资料集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # 归一化像素值范围至[0,1] x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10) ]) predictions = model(x_train[:1]).numpy() tf.nn.softmax(predictions).numpy() loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5) model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) probability_model = tf.keras.Sequential([ model, tf.keras.layers.Softmax() ]) probability_model(x_test[:5]) ``` 以上代码片段展示了如何构建基础分类器以及评估性能指标。 ---