如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError: No module named ‘keras’问题
【Python系列Bug修复PyCharm控制台pip install报错】如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError: No module named ‘keras’问题
摘要
在使用 PyCharm 进行深度学习项目开发时,常常需要通过 pip install keras 来安装 Keras 库。但有时即便命令执行成功,运行代码时依旧出现以下异常:
ModuleNotFoundError: No module named ‘keras’
这种问题困扰了不少开发者,尤其是在 macOS 环境下结合 PyCharm 2025 新版本使用虚拟环境时。本文将深入剖析该异常产生的开发场景与技术细节,并提供超详细的解决方案,帮助大家快速定位并彻底修复此类 pip install 问题。
 
文章目录
- 【Python系列Bug修复PyCharm控制台pip install报错】如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError: No module named ‘keras’问题
 - 摘要
 - 一、开发环境
 - 二、问题场景与复现
 - 三、原因分析
 - 四、解决方案
 - 1. 检查解释器与包安装路径
 - 2. 切换国内镜像源并升级 pip
 - 3. 确认包名与模块名
 - 4. 添加或检查 `__init__.py`
 - 5. 设置或更新 PYTHONPATH
 - 6. 避免相对导入误用
 - 7. 清理 pip 缓存
 - 8. 验证包版本兼容性
 
- 五、总结
 

一、开发环境
- 操作系统:macOS 13.x(Apple Silicon M1/M2 兼容)
 - Python 版本:Python 3.10.x
 - IDE:PyCharm 2025.1.2
 - 虚拟环境:venv / Conda
 - 网络:国内环境,部分场景需配置镜像源
 
二、问题场景与复现
当在 PyCharm 的 Terminal 或者 Run Configuration 中执行以下命令时:
pip install keras
 
显示安装成功(或已安装最新版本),但在代码中导入时:
import keras
 
依然报错:
ModuleNotFoundError: No module named 'keras'
 
引用:该异常通常源于环境隔离或路径配置不当,排查时要先确认 PyCharm 终端与代码运行所用解释器是否一致。
三、原因分析
- 模块未真正安装到当前解释器
 - PyCharm 使用的解释器不是预期的虚拟环境
 - 自定义包名与官方包名冲突
 - 环境变量(PYTHONPATH)未包含项目或模块路径
 - 相对导入或 
__init__.py配置错误 - pip 版本过旧导致安装失败或路径混乱
 
四、解决方案
1. 检查解释器与包安装路径
which python
which pip
pip show keras
 
- 确认 
pip对应同一 Python 解释器 - 在 PyCharm 的 Settings → Project → Python Interpreter 中,选择与 Terminal 一致的解释器
 
2. 切换国内镜像源并升级 pip
pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install keras -U
 
3. 确认包名与模块名
有时安装
tensorflow会包含keras子模块,可直接:
pip install tensorflow
 
或在代码中:
from tensorflow import keras
 
4. 添加或检查 __init__.py
 
- 确保自定义模块路径下存在空的 
__init__.py文件,以便 Python 将其识别为包 
5. 设置或更新 PYTHONPATH
- 在 macOS 下,可在终端或 PyCharm 环境变量中添加:
 
export PYTHONPATH="/Users/yourname/project/src:$PYTHONPATH"
 
6. 避免相对导入误用
- 使用绝对导入:
 
# 错误
from ..mysubmodule import foo# 正确
from project.mysubmodule import foo
 
7. 清理 pip 缓存
pip cache purge
pip install keras
 
8. 验证包版本兼容性
| 方案 | 说明 | 
|---|---|
pip install keras==2.10.0 | 如果最新版不兼容,尝试回滚到兼容版本 | 
pip install tensorflow | 使用 TensorFlow 内置的 Keras 子模块 | 
conda install keras | Conda 环境下一键安装 | 
python -m pip install | 避免 PATH 冲突,使用模块方式执行 pip | 
五、总结
本文通过排查解释器、镜像源、包名冲突、路径配置、缓存清理、相对导入等多种常见场景,详细介绍了如何解决 PyCharm 控制台下 pip install 后仍报 ModuleNotFoundError: No module named ‘keras’ 的问题。希望能够帮助大家快速定位并修复此类环境配置问题。
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