Hi peeweep, welcome to the openEuler Community.
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If you have any questions, please contact the SIG: A-Tune, and any of the maintainers: @pshysimon , @chendh6 , @hubin95 , @yangyongguang , @Vchanger , @znzjugod

@chendh6 , @hubin95 , @yangyongguang , @Vchanger , @znzjugod , @pshysimon
以下的要求不是强制性的, 未按模板评论时对issue无任何影响
issue处理注意事项:
1. 当前issue受影响的分支提交pr时, 须在pr描述中填写当前issue编号进行关联, 否则无法关闭当前issue;
2. 模板内容需要填写完整, 无论是受影响或者不受影响都需要填写完整内容,未引入的分支不需要填写, 否则无法关闭当前issue;
3. 以下为模板中需要填写完整的内容, 请复制到评论区回复, 注: 内容的标题名称(影响性分析说明, 缺陷严重等级, 受影响版本排查(受影响/不受影响), 修复是否涉及abi变化(是/否))不能省略,省略后defect-manager将无法正常解析填写内容.
评论区可能使用到的指令说明:

影响性分析说明:

缺陷严重等级:(Critical/High/Moderate/Low)

缺陷根因说明:

受影响版本排查(受影响/不受影响):

1. openEuler-20.03-LTS-SP4:
2. openEuler-22.03-LTS-SP3:
3. openEuler-22.03-LTS-SP4:
4. openEuler-24.03-LTS:
5. openEuler-24.03-LTS-SP1:

abi变化(是/否):

1. openEuler-20.03-LTS-SP4:
2. openEuler-22.03-LTS-SP3:
3. openEuler-22.03-LTS-SP4:
4. openEuler-24.03-LTS:
5. openEuler-24.03-LTS-SP1:

缺陷issue处理具体操作请参考:
https://gitee.com/Coopermassaki/cve-manager/blob/master/cve-vulner-manager/doc/md/defect-manager-manual.md
pr关联issue具体操作请参考:
https://gitee.com/help/articles/4142

原因：
从Keras 2.4.0版本开始，官方移除了Keras对legacy（多后端兼容层）模块的支持，并将Keras集成到TensorFlow中。
参考链接：https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.4.0
解决方法：
1.安装官方的TensorFlow
不能使用yum install python3-tensorflow安装，openeuler镜像源提供的rpm包缺少tensorflow.keras所需的依赖。
执行命令如下：
python3 -m venv ~/venv-tf
source ~/venv-tf/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow
2.修改测试脚本中keras的导入方法
将 from keras.models import Model 改为 from tensorflow.keras.models import Model
3.脚本执行
python3 Keras_1.py

@peeweep

原因：
从Keras 2.4.0版本开始，官方移除了Keras对legacy（多后端兼容层）模块的支持，并将Keras集成到TensorFlow中。
参考链接：https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.4.0
解决方法：
1.安装官方的TensorFlow
不能使用yum install python3-tensorflow安装，openeuler镜像源提供的rpm包缺少tensorflow.keras所需的依赖。
执行命令如下：
python3 -m venv ~/venv-tf
source ~/venv-tf/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow
2.修改测试脚本中keras的导入方法
将 from keras.models import Model 改为 from tensorflow.keras.models import Model
3.脚本执行
python3 Keras_1.py

@peeweep

# pip install tensorflow
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for tensorflow

@boluo56 在 riscv64 架构上无法用 pip install tensorflow 安装 tensorflow，只能用 yum 安装。可否将 tensorflow.keras 所需的依赖集成到 python-tensorflow 或 python-Keras rpm 中？

原因：
从Keras 2.4.0版本开始，官方移除了Keras对legacy（多后端兼容层）模块的支持，并将Keras集成到TensorFlow中。
参考链接：https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.4.0
解决方法：
1.安装官方的TensorFlow
不能使用yum install python3-tensorflow安装，openeuler镜像源提供的rpm包缺少tensorflow.keras所需的依赖。
执行命令如下：
python3 -m venv ~/venv-tf
source ~/venv-tf/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow
2.修改测试脚本中keras的导入方法
将 from keras.models import Model 改为 from tensorflow.keras.models import Model
3.脚本执行
python3 Keras_1.py

@peeweep

我们只负责aarch架构和X86架构哈，riscv64架构我们不维护

原因：
从Keras 2.4.0版本开始，官方移除了Keras对legacy（多后端兼容层）模块的支持，并将Keras集成到TensorFlow中。
参考链接：https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.4.0
解决方法：
1.安装官方的TensorFlow
不能使用yum install python3-tensorflow安装，openeuler镜像源提供的rpm包缺少tensorflow.keras所需的依赖。
执行命令如下：
python3 -m venv ~/venv-tf
source ~/venv-tf/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow
2.修改测试脚本中keras的导入方法
将 from keras.models import Model 改为 from tensorflow.keras.models import Model
3.脚本执行
python3 Keras_1.py

@peeweep

tensorflow的依赖集成是tensorflow软件包owner负责的

原因：
从Keras 2.4.0版本开始，官方移除了Keras对legacy（多后端兼容层）模块的支持，并将Keras集成到TensorFlow中。
参考链接：https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.4.0
解决方法：
1.安装官方的TensorFlow
不能使用yum install python3-tensorflow安装，openeuler镜像源提供的rpm包缺少tensorflow.keras所需的依赖。
执行命令如下：
python3 -m venv ~/venv-tf
source ~/venv-tf/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow
2.修改测试脚本中keras的导入方法
将 from keras.models import Model 改为 from tensorflow.keras.models import Model
3.脚本执行
python3 Keras_1.py

@peeweep

tensorflow的issue链接：https://gitee.com/src-openeuler/tensorflow/issues/IC7AGA?from=project-issue

/assign

@boluo56
issue变更为 [已取消/已挂起] 状态前，请操作者填写相关原因
请按如下格式评论原因后，重新进行操作

/reason xxxxxx

/reason 已在tensorflow仓库建立issue跟踪：https://gitee.com/src-openeuler/tensorflow/issues/IC7AGA?from=project-issue

@boluo56 当前issue状态为: 已挂起，若要追加评论，请先修改issue状态，否则评论无法被识别.