AttributeError: module 'onnxmltools.convert' has no attribute 'from_keras'

<think>嗯，用户遇到了一个AttributeError，说onnxmltools.convert没有'from_keras'这个属性。我需要先弄清楚这个问题的原因。首先，我应该确认用户使用的onnxmltools版本，因为可能是在版本更新后某些函数被移除了。比如，我记得onnxmltools可能已经合并到onnxconverter-common里了，或者可能被弃用了。 接下来，用户可能是在尝试将Keras模型转换为ONNX格式，而之前可能参考了一些旧的教程或者文档，这些教程可能还在使用旧的API。比如，旧的代码可能直接使用onnxmltools.convert.from_keras，但现在这个函数可能已经被移动到其他模块，比如onnxconverter_common或者需要用keras2onnx来代替。 另外，用户可能没有安装正确的依赖库，比如keras2onnx或者onnxconverter-common，这会导致导入失败。或者用户安装的onnxmltools版本太新，已经不支持from_keras方法了。 我需要考虑如何指导用户解决这个问题。可能的步骤包括：首先检查onnxmltools的版本，然后根据版本更新代码，或者安装keras2onnx并使用新的转换方法。同时，提醒用户可能需要安装额外的库，比如protobuf，如果版本不兼容的话。 还要考虑到用户可能对ONNX转换流程不熟悉，所以需要给出具体的代码示例，比如如何用keras2onnx转换模型，并确保他们正确导入相关模块。此外，提醒用户如果还是有问题，可能需要降级onnxmltools到旧版本，但更推荐使用新的库和方法。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明可能的原因和解决方案，并给出示例代码，这样用户能一步步解决问题。同时，确认建议的方法真实可靠，避免用户陷入更多的错误。</think>遇到 `AttributeError: module 'onnxmltools.convert' has no attribute 'from_keras'` 错误时，通常是由以下原因及解决方案引起的： --- ### **原因分析** 1. **版本兼容性问题** ONNXMLTools 的 API 在更新过程中发生了变化。旧版本的 `onnxmltools.convert.from_keras()` 在较新版本中已被弃用或移除。 2. **依赖库缺失** 未安装与 Keras 模型转换相关的依赖库（如 `keras2onnx`）。 3. **导入路径错误** 代码中使用了错误的导入方式或模块名称。 --- ### **解决方案** #### **1. 安装或更新依赖库** 确保安装了以下库的最新版本： ```bash pip install onnxmltools keras2onnx onnxconverter-common ``` #### **2. 使用新的转换方法** 新版本的 ONNXMLTools 将 Keras 转换功能迁移到 `keras2onnx` 库中。**修改代码如下**： ```python import keras2onnx from keras.models import load_model # 加载你的 Keras 模型 keras_model = load_model("your_model.h5") # 转换为 ONNX 格式 onnx_model = keras2onnx.convert_keras(keras_model, name="model_name") # 保存 ONNX 模型 with open("model.onnx", "wb") as f: f.write(onnx_model.SerializeToString()) ``` #### **3. 回退到旧版本（不推荐）** 如果必须使用旧 API，可尝试安装旧版本： ```bash pip install onnxmltools==1.7.0 ``` 然后使用旧方法： ```python from onnxmltools.convert import convert_keras onnx_model = convert_keras(keras_model, target_opset=11) ``` --- ### **常见问题排查** - **Protobuf 版本冲突** 如果遇到 `TypeError`，尝试： ```bash pip install protobuf==3.20.* ``` - **检查 ONNX 版本兼容性** 确保 `onnxruntime` 和 `onnx` 版本与 `keras2onnx` 兼容。 --- ### **总结** - **推荐方法**：使用 `keras2onnx` 替代旧版 `onnxmltools`。 - **代码逻辑**：先通过 `keras2onnx.convert_keras()` 转换模型，再保存为 ONNX 格式。 - **验证步骤**：用 ONNX Runtime 加载模型测试推理功能。 如果问题仍未解决，请提供完整的代码和库版本信息。