当内核在 spyder 中被杀死时，keras 导入错误

Question

我刚开始在 spyder 中使用 tensorflow 和 keras。我试图运行一个张量流示例：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification。但是当我杀死控制台并再次运行我的代码时，似乎找不到 keras 模块并显示下面的错误

    ImportError: cannot import name 'keras'

我已经在我的 anaconda 上安装了 keras 和 tensorflow。我在 spyder 上使用 Windows 10 运行它。我在stackoverflow上看到的另一个答案是安装我已经完成的keras。我尝试安装并重新安装它，它可以工作，但是在我杀死内核后，错误再次出现。

我尝试删除并重新安装 tensorflow 和 keras，它可以工作，但同样的问题不断出现。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 
        'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(300, activation=tf.nn.relu),
    keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

model.compile(optimizer='adam', 
                loss='sparse_categorical_crossentropy',
                metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)

print('Test accuracy:', test_acc)



#-----------------MAKING PREDICTIONS

predictions = model.predict(test_images)
predictions[0]

我希望每次我杀死内核或控制台时控制台都会找到 keras 模块。我的模型也卡在了 0.1 的精度，这可能与错误无关，但示例显示精度高于 0.8

Answer 1

对不起，我将我的脚本命名为 tensorflow.py