安装ltensorflow但是from tensorflow.contrib import learn报错

从 TensorFlow 2.0 开始，`tensorflow.contrib` 已经被弃用。因此，如果你想使用 `tensorflow.contrib.learn`，你需要安装 TensorFlow 1.x 版本的 TensorFlow。如果你已经安装了 TensorFlow 2.x，你可以使用以下命令安装 TensorFlow 1.x：

pip install tensorflow==1.15

安装完成后，你可以尝试重新导入 `tensorflow.contrib.learn`，应该不会再报错了。不过需要注意的是，`tensorflow.contrib` 在 TensorFlow 2.x 版本中已经被废弃，不建议在新的项目中使用。建议使用 TensorFlow 2.x 版本中的新 API 替代。

相关问题

from tensorflow.contrib import learn报错

如果在导入`tensorflow.contrib.learn`时出现错误，可能是因为您正在使用TensorFlow 2.0或更高版本，而此版本已经删除了`tensorflow.contrib`模块。

解决此问题的方法之一是使用TensorFlow 1.x版本，例如1.15.2，这样您就可以使用`tensorflow.contrib.learn`模块。

另一种解决方案是使用TensorFlow 2.0或更高版本中的替代模块，例如`tf.keras`。

请注意，`tf.keras`和`tensorflow.contrib.learn`之间存在一些差异，因此您需要根据您的需求进行选择。

from tensorflow.contrib import learn报错没有learn

在TensorFlow 2.0中，`tensorflow.contrib`模块已被移除。所以如果你在TensorFlow 2.0中尝试导入`tensorflow.contrib`模块，你会得到一个`ModuleNotFoundError`错误。

如果你想使用`learn`模块，可以使用TensorFlow 1.x版本或使用`tf.keras`中提供的API。在TensorFlow 1.x版本中，你可以使用以下代码导入`learn`模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import learn

在TensorFlow 2.0中，你可以使用以下代码导入`tf.keras`中提供的API：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

然后你可以使用`keras`模块中的API来实现相同的功能。例如，如果你想使用DNN分类器，你可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Load data
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Preprocess data
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# Define model
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compile model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Train model
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# Evaluate model
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)