ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib.layers.group_norm

针对您提供的问题，我可以给出如下回答：

您遇到的问题是因为TensorFlow 2.0版本中已经移除了contrib模块，所以在使用TensorFlow 2.0版本时，您需要将代码中的contrib替换为其他模块或函数。对于您提供的问题，可以使用tf.keras.layers中的GroupNormalization函数来替换tensorflow.contrib.layers.group_norm函数。

对于第二个引用中的代码，它是一个常见的模型初始化方法，其中对于不同类型的层使用不同的初始化方法。对于卷积层，使用kaiming_normal_方法进行初始化；对于批归一化层，使用常数方法进行初始化；对于全连接层，使用xavier_normal_方法进行初始化。同时，该代码还提供了一种使用给定张量进行初始化的方法。

如果您需要提取模型中的某一层，可以使用model.layers[index]来获取模型中的某一层，其中index为该层在模型中的索引。如果您需要获取模型中的所有层，可以使用model.layers来获取模型中的所有层。

相关问题

from tensorflow.contrib.layers import xavier_initializer ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

根据提供的引用[1]和引用，可以看出这是因为TensorFlow 2.0版本中已经移除了contrib模块，所以无法使用tensorflow.contrib.layers中的xavier_initializer。如果你想使用xavier_initializer，可以使用tf.keras.initializers.GlorotNormal(seed=None)代替。具体使用方法如下：

import tensorflow as tf

initializer = tf.keras.initializers.GlorotNormal(seed=None)

from tensorflow.contrib import layers 报错ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

根据您提供的信息，报错信息"ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'"表明您安装的tensorflow版本大于2.0，而tensorflow.contrib模块在新版本中已经被移除。因此，您无法直接使用from tensorflow.contrib import layers语句。

为了解决这个问题，您可以尝试以下两个方法之一：
1. 如果您安装的是tensorflow 2.0或更高版本，可以使用tensorflow内置的模块替代tensorflow.contrib。例如，使用from tensorflow.keras import layers来引入层模块。
2. 如果您需要使用tensorflow.contrib模块中的特定功能，可以考虑降低tensorflow的版本，以便与tensorflow.contrib兼容。您可以使用pip install tensorflow==1.15来安装tensorflow 1.15版本。

请注意，第一种方法是推荐的做法，因为它使用了tensorflow的最新功能和特性。而第二种方法仅在必要时才建议使用。