pycharm中keras导入报错分析(无法自动补全,cannot find reference)

目前无论是中文还是国外网站对于如何正确的导入keras,如何从tensorflow中导入keras,如何在pycharm中从tensorflow里导入keras,这几个问题都众说纷纭,往往是互相借鉴给出一个可用的解决方法,但没有更进一步的解释了。常见因为keras导入引发的问题有以下几个:

首先需要说明的是上面两种问题其实并不能称之为” 问题“,因为实际上这些代码都是可以运行的,并且如果在pycharm自带的python console里执行这些问题也都是不存在的, 只是由于编译器自带的bug使得这些现象一再发生。如果您只是要求代码能运行即可,那可以关闭页面大胆的继续编程了,但要是想要解决这些不便,可以继续看下去。

解决方法

首先给出这些问题的 解决方法

理论解释

首先我们要明确一个概念,keras只是一个前端的API,其后端的计算都要基于现有的计算引擎,比如Theano或者Tensorflow,而如今Tensorflow已经成为了Keras的默认后端,后者也成为了前者的官方高级API,也就意味着当我们安装2.0+版本的Tensorflow时实际会自动安装Keras,经笔者实测也确实如此。
那么当我们通过不同方式来导入keras时,我们到底在导入什么,不同导入方法导入的包是否有区别呢?以下分别通过包的导入路径及导入内容进行具体分析,为了更好理解其中内容,建议去学习python中import的相关知识.

keras常用导入方法有以下几种

import keras
from tensorflow import keras
from tensorflow.python import keras
import tensorflow as tf
tf.keras

寻址到的包为 venv\Lib\site-packages\keras\__init__.py,也就是找到了keras的安装路径,直接运行了 __init__.py。但是keras这个包的init文件中并没有显式的导入keras包中的所有子包,只是显式导入了一部分比如Sequetial ,Model:

from keras import models
from keras.engine.input_layer import Input
from keras.engine.sequential import Sequential
from keras.engine.training import Model

在仅导入keras的情况下,pycharm窗口中我们无法使用其他的代码自动补全,比如 keras.optimizers等等。但值得注意的是,刚刚我说的是没有”显式导入”,而实际上显式导入的这些py文件本身其实又导入了大部分keras所包含的函数,这就使得虽然我们写出 keras.optimizers这样的语句在pycharm中无法不全、高亮,但运行起来是没有问题的,而在python console中运行也能够自动补全,其实这也算是pycharm的一个bug了。如果希望在窗口界面也能自动补全,就应该直接导入keras文件夹下的optimizer子文件夹: import keras.optimizer

这一方法是执行了 venv\Lib\site-packages\tensorflow\__init__.py,而该文件中的keras实际是从 keras.api._v2 中导入了keras,执行了 \venvLib\site-packages\keras\api\_v2\keras\_init.py,而再进一步的查看它实际也只是个空壳,进一步的调用了 \venvLib\site-packages\keras\api\_v2\keras文件夹下的其他子文件夹,虽然这些文件夹看起来十分唬人,和重写了所有方法一样,但实际上其下只包含着 __init__文件,内容也只是 from keras import xx,和1中的方没有区别,只是个重定位而已。因此我们可以推测,在2.0+的版本里使用 tf.keras.xxkeras.xx实际上是等价的,而在以前的版本是否存在区别,亦或者独立安装的keras是否有区别,笔者尚未去证实。

执行了 venv\Lib\site-packages\tensorflow\python\keras\__init__.py,这里的keras下包含了第一二种方法里导入的keras下属函数,是对1、2中方法的重写而不是重定位。而从中回答可知, tf.python.keras是private的,提供给开发者使用的,并不建议普通用户来使用。

总结起来的话,1和2是等价的,3是独立的,查阅资料的说法是第三种方法不推荐使用,是供开发者使用的,后续更新可能随时修改,官方建议的用法是第二种。

这一方法和2是等价的,不同点在于在pycharm中使用这种方式书写可以实现代码的自动补全。

这篇报错处理花了挺长时间去搜集相关资料并且实际验证,最终弄明白了python的import原理和keras到底是以怎样的形式和tensorflow取得联系,也算是个挺大的收获,总结就是后续的代码直接 import keras即可。当然还有一些不太明晰的地方,比如 tf.python.keras和keras在通用函数的实现方面方面是否存在区别,又有着怎样的区别?

Original: https://blog.csdn.net/Dr_maker/article/details/123949529
Author: 夜半罟霖
Title: pycharm中keras导入报错分析(无法自动补全,cannot find reference)

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