No module named 'keras.utils.vis_utils'

这个错误提示表明您的代码中缺少了名为 'keras.utils.vis_utils' 的模块。您需要安装 keras 可视化工具包来解决这个问题。您可以使用以下命令来安装： ``` pip install keras.utils ``` 如果您已经安装了 keras 可视化工具包，那么可能是因为您的环境变量没有正确设置。您可以尝试在代码中添加以下行来解决这个问题： ```python import sys sys.path.append('/path/to/keras/utils') ``` 请将上面的路径替换为您实际安装 keras 可视化工具包的路径。

### 解决 PyCharm 中 `No module named 'keras.utils.vis_utils'` 问题 在 TensorFlow 2.0 及更高版本中，Keras 已经被集成到 TensorFlow 中，并且许多 API 发生了变化。因此，在尝试导入 `keras.utils.vis_utils` 或其他类似的 Keras 模块时可能会遇到模块未找到的问题。 以下是解决方案： #### 修改导入语句 由于新的 TensorFlow 版本已经更改了 API 结构，原来的 `keras.utils.vis_utils` 被移动到了 `tensorflow.keras.utils.plot_model` 下面[^1]。可以将以下代码进行调整： ```python from tensorflow.keras.utils import plot_model ``` 如果仍然需要使用旧版的 `vis_utils` 功能，则可以通过直接访问 TensorFlow 提供的新方法来实现相同功能。 #### 替换依赖项中的 pydot 某些情况下，绘图工具可能依赖于外部库 `pydot` 来生成模型结构图。然而，默认安装的 `pydot` 库可能存在兼容性问题。建议将其替换为更稳定的替代品 `pydotplus`[^2]。具体操作如下： 1. 安装 `pydotplus`： ```bash pip install pydotplus ``` 2. 找到 TensorFlow 的安装目录下的文件路径（例如：`C:\Users\Python\site-packages\tensorflow\python\keras\utils\vis_utils.py`），并用编辑器打开该文件。 3. 使用全局查找和替换功能（Ctrl+H），将所有的 `import pydot` 替换为 `import pydotplus as pydot`。 #### 验证环境配置 确保当前环境中已正确安装所需的包及其版本匹配。运行以下命令验证是否缺少任何必需组件： ```bash pip show tensorflow keras pydotplus graphviz ``` 如果没有安装 GraphViz，请通过以下方式完成安装： - Windows 用户可以从官网下载安装程序 https://graphviz.org/download/ - Linux 用户可通过包管理器安装： ```bash sudo apt-get install graphviz ``` - macOS 用户可以执行： ```bash brew install graphviz ``` 最后重新启动 IDE (PyCharm)，清除缓存以应用最新的改动设置。 --- ### 示例代码片段 下面是一个完整的例子展示如何绘制神经网络架构图： ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten from tensorflow.keras.utils import plot_model model = Sequential() model.add(Conv2D(64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(10, activation='softmax')) plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) print("Model plotted successfully.") ``` ---