AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'RMSPropOptimizer'

这个错误是因为TensorFlow 2.0及以上版本中已经没有`RMSPropOptimizer`这个属性了。解决方法是使用`tf.keras.optimizers.RMSprop`代替`tf.train.RMSPropOptimizer`。具体的代码实现如下：

import tensorflow as tf

# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001, rho=0.9)

# 使用优化器进行训练
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer)
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

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attributeerror: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'rmspropoptimizer'

这个错误提示意味着您在使用TensorFlow时调用了一个名为'rmspropoptimizer'的属性，但TensorFlow2不再支持该属性。您可以尝试使用其他优化器，例如RMSprop。其他可能的解决方法包括更新TensorFlow版本或检查代码中是否存在任何书写错误。

attributeerror: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'optimize

针对您提供的两个引用，我可以给出以下回答：

针对引用中的问题，您可以尝试使用tensorflow的新版本，因为在新版本中，contrib模块已经被移除了。如果您需要使用contrib模块中的函数，可以考虑使用tensorflow的旧版本或者使用其他替代方案。

针对引用中的问题，您可以将代码修改为以下形式：

optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate).minimize

这是因为在tensorflow的新版本中，优化器的命名空间已经被修改为tf.optimizers，所以您需要使用这个新的命名空间来调用优化器。