AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'arg_scope'

针对您提到的问题，我可以给出以下解决方案：

针对引用中的问题，即"AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'"，这个错误通常是由于使用了不兼容的TensorFlow版本导致的。在TensorFlow 2.0版本中，'contrib'模块已被移除。解决这个问题的方法是将代码中的'tensorflow.compat.v1'替换为'tensorflow'，并相应地修改相关代码。例如，如果您的代码中有类似以下的导入语句：

import tensorflow.compat.v1 as tf

您可以将其修改为：

import tensorflow as tf

并相应地修改其他使用'tensorflow.compat.v1'的地方。

针对引用中的问题，即"AttributeError: 'Model' object has no attribute 'predict_classes'"，这个错误通常是由于使用了不兼容的Keras版本导致的。在Keras 2.3版本中，'predict_classes'方法已被弃用。解决这个问题的方法是使用'predict'方法替代'predict_classes'方法，并对输出进行后处理以获取预测的类别。例如，如果您的代码中有类似以下的语句：

predictions = model.predict_classes(x_test)

您可以将其修改为：

predictions = model.predict(x_test)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)

其中，'np.argmax'函数用于获取每个样本预测概率最高的类别。

针对您提到的"AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'arg_scope'"问题，这个错误通常是由于使用了不兼容的Keras版本导致的。在Keras 2.3版本中，'arg_scope'方法已被移除。解决这个问题的方法是将代码中的'keras.api._v2.keras.layers'替换为'keras.layers'，并相应地修改相关代码。例如，如果您的代码中有类似以下的导入语句：

from keras.api._v2.keras.layers import Conv2D

您可以将其修改为：

from keras.layers import Conv2D

并相应地修改其他使用'keras.api._v2.keras.layers'的地方。