确保python3环境，以下安装环境是python3.8。
1.安装BLAS库，用于快速张量运算
sudo apt-get install build-essential cmake git unzip \
pkg-config libopenblas-dev liblapack-dev
若报错：没有可用的软件包cmake，但是它被其他的软件包。。。。。
则输入：sudo apt-get update，等待更新完成后再运行上述命令一遍
2.安装SciPy
sudo apt-get install python3-scipy python3-yaml
3.安装HDF5，将Keras模型高效存取
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev python3-h5py
4.安装Graphviz和pydot-ng，用于Keras模块可视化
sudo apt-get install graphviz
sudo pip3 install pydot-ng
5.安装某些代码示例中用到的其他包
sudo apt-get install python-opencv
6.安装TensorFlow
不支持GPU的安装命令如下：
sudo pip3 install tensorflow
下载慢建议用豆瓣的tensorflow镜像
python3 -m pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple
如果报错，就执行
pip3 install --upgrade pip
7.安装Theano
sudo pip3 install theano
如果安装过程中出现和我一样的错误，重新运行一次命令就行
8.安装Keras
sudo pip3 install keras
9.测试
python3
import tensorflow
import keras
没报错就说明OK。
注意：若tensorflow与keras、numpy的版本必须对应否则会报错。所以安装时要指定版本号。
!pip3 uninstall keras-nightly
!pip3 uninstall -y tensorflow
!pip3 install keras==2.1.6
!pip3 install tensorflow==1.15.0（1.14.0也行）
!pip3 install h5py==2.10.0
!pip3 install numpy==1.15.0
10.参考文献
[1]https://stackoverflow.com/questions/67694895/module-tensorflow-api-v1-compat-v2-has-no-attribute-internal-google-col
[2]https://blog.csdn.net/cufe_shang/article/details/100338443