在树莓派中，为python3.7搭建好tensorflow2.4（搭建的简要过程）的环境之后，跑代码时出现如题的问题
首先，利用：
import tensorflow as tf
print(tf.keras.utils.__file__)
来查找tf.keras.utils模块的__init__.py文件的路径：
然后，打开此 tensorflow/keras/utils/__init__.py文件，发现tensorflow.keras.utils中的函数和类都是从tensorflow.python.keras中import过来的，之后与windows下tensorflow 2.7的__init__.py进行对比。
windows的__init__.py文件如下：
在树莓派上按照：
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image_dataset import image_dataset_from_directory
的路径找到了image_dataset_from_directory：
说明树莓派的tf是有这个函数的，只是
tensorflow/keras/utils/__init__.py文件没有import这个函数，所以在运行时没有在__init__.py文件中找到此函数而报错。
可以看到， tensorflow/keras/utils/__init__.py文件是自动生成的，不一定完整：
所以在其中添加上对image_dataset_from_directory函数的引用即可
之后在测试代码中添加：
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image_dataset import image_dataset_from_directory
或者，直接在 tensorflow/keras/utils/__init__.py文件中添加上：
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image_dataset import image_dataset_from_directory
之后，就可以在代码中正常使用 tf.keras.utils.image_dataset_from_directory了
注意：以这种方式查看源代码可能会解决类似的问题。
[En]
Note: similar problems may be solved by looking at the source code in this way.
比如，相同版本的tensorflow的tf.lite的下一级有funcA这个函数，但是在新环境中出现了AttributeError，那可以先：
import tensorflow as tf
print(tf.lite.__file__)
看一下tf.lite的__init__.py文件的路径：
然后类似上述方法，与能正常引用funcA函数的tensorflow的__init__.py进行对比，在新环境的__init__.py文件中添加上funcA函数相关的引用就可以了
Original: https://blog.csdn.net/weixin_43698781/article/details/123518877
Author: alphanoblaker
Title: AttributeError: module ‘tensorflow.keras.utils‘ has no attribute image_dataset_from_directory——解决方法
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