关于tensorflow和keras安装问题

网上的相关安装教程，大多数方法是先安装tensorflow，再安装keras，当我发现二者都安装后，引入包时会一直报错

import keras

上述代码一直不能运行成功。

我觉得原因可能是：tensorflow2.0以上的版本内置了keras，所以当直接调用keras一直报错，试了各种版本也不好使。

最后，直接调用了tensorflow2.2中的keras，完美运行

import pandas as pd
import tensorflow.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D
from tensorflow.keras.models import model_from_json
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras import backend as K

# 自定义度量函数
def coeff_determination(y_true, y_pred):
    SS_res =  K.sum(K.square( y_true-y_pred ))
    SS_tot = K.sum(K.square( y_true - K.mean(y_true) ) )
    return ( 1 - SS_res/(SS_tot + K.epsilon()) )
# 定义一个神经网络
model = Sequential()
model.add(Conv1D(16, 3, input_shape=(246, 1), activation='relu'))
model.add(Conv1D(16, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu'))
model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='linear'))
#plot_model(model, to_file='./model_linear.png', show_shapes=True)
print(model.summary())
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=[coeff_determination])