没有名为 "keras.engine.topology" 的模块

在深度学习领域，Keras 是一个流行的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow 或者 Theano 作为后端运行。在 Keras 2.2.5 版本中，引入了一个新的模块“keras.engine.topology”的概念，用于实现深度神经网络的拓扑结构。

然而，如果你在运行过程中遇到了“没有名为 'keras.engine.topology' 的模块”这个错误提示，那么有可能是因为你的 Keras 版本过低，不支持该模块的引入。

解决该问题的方法是升级 Keras 版本或者使用其他类似的深度学习框架进行开发。具体来说，可以考虑使用 TensorFlow 的“keras.layers”模块或者 PyTorch 的“nn.Module”模块来实现神经网络的拓扑结构。

下面是一个简单的示例，演示如何用 TensorFlow 和 Keras 的“keras.layers”模块实现一个全连接神经网络：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 定义一个 Sequential 模型
model = keras.Sequential()

# 添加一个全连接层，输入维度为 784，输出维度为 256，激活函数为 relu
model.add(keras.layers.Dense(256, input_shape=(784,), activation='relu'))

# 添加一个全连接层，输出维度为 10，激活函数为 softmax
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型，指定损失函数、优化器以及评估指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

需要注意的是，不同深度学习框架的拓扑结构实现方式可能略有不同，需要根据具体情况进行调整。此外，为了避免类似的错误，我们应该时刻关注使用的深度学习框架的版本，并保证其兼容性。