AttributeError: module 'jax.experimental' has no attribute 'optimizers'

AttributeError: module 'jax.experimental' has no attribute 'optimizers' 是一个错误提示，意味着在使用JAX库时，尝试访问名为'optimizers'的属性时出错。这个错误通常是由以下几种情况引起的：

1. 版本不匹配：可能是因为你使用的JAX版本过旧，没有包含'optimizers'属性。建议升级JAX到最新版本，以确保你使用的是包含该属性的版本。

2. 拼写错误：请检查你的代码中是否正确拼写了'optimizers'属性。确保大小写和命名都正确。

3. 导入错误：可能是因为你没有正确导入'optimizers'模块。请确保你在代码中正确导入了该模块，例如：`from jax.experimental import optimizers`。

如果你能提供更多的上下文或代码片段，我可以给出更具体的解决方案。希望这些信息对你有帮助！

相关问题

AttributeError: module 'jax.experimental' has no attribute 'ode'

AttributeError: module 'jax.experimental' has no attribute 'ode' 是一个错误提示，意味着在使用JAX库的时候，尝试访问了一个名为'ode'的属性，但是该属性在'jax.experimental'模块中不存在。

JAX是一个用于高性能数值计算的Python库，它提供了自动微分和并行计算的功能。'jax.experimental'模块是JAX的实验性模块，其中包含了一些尚未正式发布的功能。

根据错误提示，'ode'属性在'jax.experimental'模块中不存在，可能有以下几种原因：
1. 版本问题：请确保你使用的JAX版本是最新的，并且包含了'ode'属性。你可以尝试升级JAX库来解决该问题。
2. 拼写错误：请检查你的代码中是否正确拼写了'ode'属性。可能是大小写或者其他拼写错误导致无法找到该属性。
3. 功能未发布：由于'jax.experimental'模块是实验性模块，某些功能可能尚未正式发布。在这种情况下，你可以尝试查看JAX的文档或者官方论坛，以了解是否有其他替代方法或者更新的版本。

如果你能提供更多关于你使用JAX库的上下文信息，我可以给出更具体的解答。以下是一些相关问题供你参考：

AttributeError: module matplotlib.mlab has no attribute bivariate_nor mal

AttributeError: module 'matplotlib.mlab' has no attribute 'bivariate_normal' 这是一个Python错误提示，表示你在尝试访问matplotlib库中的'mlab'模块时，找不到名为'bivariate_normal'的属性。`mlab`模块在matplotlib 2.0版本之后已经被弃用，并且在较新的版本中不再提供'bivariate_normal'函数。如果你想创建多元正态分布图，应该使用`stats`模块的`mvn`（multivariate normal）函数。

如果你遇到这个错误，解决办法通常是检查你的代码是否仍然依赖于已废弃的`mlab`模块，如果是，则需要更新代码以使用`stats`模块或其他替代方法。例如：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import multivariate_normal

# 创建数据...
mu = [0, 0]
sigma = [[1, 0], [0, 1]]
x, y = np.random.multivariate_normal(mu, sigma, 100).T

# 使用新方法绘制图形
plt.scatter(x, y)
plt.show()