Python 导入错误：无法导入名称'；导出已保存的模型&x27；

我现在正在学习深度学习，我正在制作RNN。我的导师说我需要导入 下列图书馆：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dropout

它给出了输出：

Using TensorFlow backend.
D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:516: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:517: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:518: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:519: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:520: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:525: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)])
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-3-1b08a8769e32>", line 1, in <module>
    from keras.models import Sequential

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 3, in <module>
    from . import utils

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\keras\utils\__init__.py", line 6, in <module>
    from . import conv_utils

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\keras\utils\conv_utils.py", line 9, in <module>
    from .. import backend as K

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\keras\backend\__init__.py", line 1, in <module>
    from .load_backend import epsilon

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\keras\backend\load_backend.py", line 90, in <module>
    from .tensorflow_backend import *

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 5, in <module>
    import tensorflow as tf

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 28, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow  # pylint: disable=unused-import

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 83, in <module>
    from tensorflow.python import keras

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\__init__.py", line 26, in <module>
    from tensorflow.python.keras import activations

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\activations.py", line 24, in <module>
    from tensorflow.python.keras.utils.generic_utils import deserialize_keras_object

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\utils\__init__.py", line 39, in <module>
    from tensorflow.python.keras.utils.multi_gpu_utils import multi_gpu_model

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\utils\multi_gpu_utils.py", line 22, in <module>
    from tensorflow.python.keras.engine.training import Model

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py", line 40, in <module>
    from tensorflow.python.keras.engine import network

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\network.py", line 39, in <module>
    from tensorflow.python.keras import saving

  File "D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\saving\__init__.py", line 33, in <module>
    from tensorflow.python.keras.saving.saved_model import export_saved_model

ImportError: cannot import name 'export_saved_model' from 'tensorflow.python.keras.saving.saved_model' (D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\saving\saved_model\__init__.py)

使用TensorFlow后端。
D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:516:FutureWarning:不推荐将（type，1）或“1type”作为类型的同义词传递；在numpy的未来版本中，它将被理解为（type，（1，）/“（1，）type”。
_np_qint8=np.dtype（[（“qint8”，np.int8，1）]）
D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:517:FutureWarning:不推荐将（type，1）或“1type”作为类型的同义词传递；在numpy的未来版本中，它将被理解为（type，（1，）/“（1，）type”。
_np_quint8=np.dtype（[（“quint8”，np.uint8，1）]）
D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:518:FutureWarning:不推荐将（type，1）或“1type”作为类型的同义词传递；在numpy的未来版本中，它将被理解为（type，（1，）/“（1，）type”。
_np_qint16=np.dtype（[（“qint16”，np.int16，1）]）
D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:519:FutureWarning:不推荐将（type，1）或“1type”作为类型的同义词传递；在numpy的未来版本中，它将被理解为（type，（1，）/“（1，）type”。
_np_quint16=np.dtype（[（“quint16”，np.uint16，1）]）
D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:520:FutureWarning:不推荐将（type，1）或“1type”作为类型的同义词传递；在numpy的未来版本中，它将被理解为（type，（1，）/“（1，）type”。
_np_qint32=np.dtype（[（“qint32”，np.int32，1）]）
D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:525:FutureWarning:不推荐将（type，1）或“1type”作为类型的同义词传递；在numpy的未来版本中，它将被理解为（type，（1，）/“（1，）type”。
np_resource=np.dtype（[（“resource”，np.ubyte，1）]）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
从keras.models导入顺序
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\keras\\uuuu init\uuuuuu.py”，第3行，在
从…起导入UTIL
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\keras\utils\\uuuuu init\uuuuu.py”，第6行，在
从…起导入conv_utils
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\keras\utils\conv_utils.py”，第9行，在
从…起将后端导入为K
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\keras\backend\\uuuu init\uuuuuu.py”，第1行，在
from.load\u后端导入epsilon
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\keras\backend\load\u backend.py”，第90行，在
从.tensorflow\u后端导入*
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\keras\backend\tensorflow\u backend.py”，第5行，在
导入tensorflow作为tf
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\\uuuu init\uuuu.py”，第28行，在
从tensorflow.python导入pywrapu tensorflow 35; pylint:disable=未使用的导入
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\\uuuu init\uuuu.py”，第83行，在
从tensorflow.python导入keras
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\keras\\ uuuu init\ uuuu.py”，第26行，在
从tensorflow.python.keras导入激活
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\keras\activations.py”，第24行，在
从tensorflow.python.keras.utils.generic\u utils导入反序列化\u keras\u对象
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\keras\utils\\uuuuu init\uuuu.py”，第39行，在
从tensorflow.python.keras.utils.multi_gpu utils导入multi_gpu模型
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\keras\utils\multi\u gpu\u utils.py”，第22行，在
来自tensorflow.python.keras.engine.training导入模型
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py”，第40行，在
来自tensorflow.python.keras.engine导入网络
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\keras\engine\network.py”，第39行，在
从tensorflow.python.keras导入保存
文件“D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\keras\saving\\ uuu init\ uu.py”，第33行，在
从tensorflow.python.keras.saving.saved_model导入导出_saved_model
ImportError:无法从tensorflow.python.keras.saving.saving\u model（D:\Anaconda install\lib\site packages\tensorflow\python\keras\saving\saving\u model\\ uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

我以前从未见过这个错误，如果不解决这个问题，我的课程就无法进步 请帮我解决这个问题。

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谢谢

尝试重新安装

tensorflow

pip uninstall -y tensorflow
pip install tensorflow

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由于这是一个Anaconda安装，使用conda更新tensorflow可能会更好：

conda update--all

；安装Anaconda并找到正确版本的库来重新创建错误消息听起来很痛苦。我所能说的是，如果我在网上的简短搜索中找到了正确的命令，并且该命令做了我认为它能做的事情，那么它应该可以工作。它拒绝了我的访问，看起来你需要更新你的tensorflow@rzlvmp谢谢！我目前正在更新我的模块！