Keras团队还没有在当前模块中包含resnet、resnet_v2和resnext，它们将从Keras 2.2.5中添加，如here所述。
作为一种解决方法，您可以直接使用keras_applications模块导入所有ResNet、ResNetV2和ResNeXt模型，如下所示

from keras_applications.resnet import ResNet50

或者，如果您只想使用ResNet50

from keras.applications.resnet50 import ResNet50

或者，您也可以像这里提到的那样，始终从源代码构建。

尝试使用

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50

找到了在Keras 2.2.4 here中使用ResNeXt的解决方法。
ResNeXt50（）函数还需要4个参数：后端、层、模型和实用程序。

import keras
from keras_applications.resnext import ResNeXt50

model = ResNeXt50(weights='imagenet',
                  backend=keras.backend,
                  layers=keras.layers,
                  models=keras.models,
                  utils=keras.utils)

在Keras中有多种风格的ResNet，您必须指定您想要的ResNet版本，例如：您希望加载ResNet50。
用途
from keras.applications import ResNet50

编辑2这是在应用程序上使用dir()命令时获得的列表

['DenseNet121', 'DenseNet169', 'DenseNet201', 'InceptionResNetV2', 'InceptionV3', 'MobileNet', 'MobileNetV2', 'NASNetLarge', 'NASNetMobile', 'ResNet50', 'VGG16', 'VGG19', 'Xception', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', 'absolute_import', 'backend', 'densenet', 'division', 'inception_resnet_v2', 'inception_v3', 'keras_applications', 'keras_modules_injection', 'layers', 'mobilenet', 'mobilenet_v2', 'models', 'nasnet', 'print_function', 'resnet50', 'utils', 'vgg16', 'vgg19', 'xception']，这里可见的模型可以这样装载，这里有一些像ResNet101这样的模型丢失了，让我看看我是否能想出一个方法来修复这个问题。

编辑证明这也有效

要查看Resnet型号的所有可用版本，请访问https://keras.io/applications/#resnet

有一个名为“keras-resnet”的python包，其中包含ResNet 50、ResNet 101、ResNet 152和许多ResNet的变体。（https://pypi.org/project/keras-resnet/）
安装也相当容易，只需键入

pip install keras-resnet

它将安装此模块，然后像这样使用它：

from keras_resnet.models import ResNet50, ResNet101, ResNet152

backbone = ResNet50(inputs=image_input, include_top=False, freeze_bn=True)
C2, C3, C4, C5 = backbone.outputs # this will give you intermediate 
# outputs of four blocks of resnet if you want to merge low and high level features

我正在使用这个模块中的 Backbone ，对我来说工作得很好！

检查版本：

pip list | grep Keras

如果已安装，请卸载并升级：

pip uninstall Keras
pip install Keras==2.3.1

pip uninstall Keras-Applications
pip install Keras-Applications==1.0.8

pip uninstall Keras-Preprocessing
pip install Keras-Preprocessing==1.1.0

from keras.applications.resnet
import ResNet101    

tf.keras.backend.clear_session
model=VGG19()
model.summary()

tf.keras.utils.plot_model(model,show_shapes=True)
visualkeras.layered_view(model,legend=True)

运行前

tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50

你得跑了

from tensorflow import keras