AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.compat.v1.random' has no attribute 'placeholder'

这个错误通常是因为使用了过时的 Tensorflow 1.x API，而该 API 已经在 Tensorflow 2.x 中被弃用。在Tensorflow 2.x中，用于创建占位符的API已经被删除。

你可以考虑使用 Tensorflow 2.x 的新 API，例如使用 `tf.Variable` 或者 `tf.keras.layers.Input` 来替代占位符。如果你非常需要使用占位符，你可以考虑使用 `tf.compat.v1.placeholder` 来代替 `tf.placeholder`，这将使用Tensorflow 1.x API在Tensorflow 2.x中创建占位符。

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AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute 'lavers'

AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute 'lavers'是由于在使用tensorflow.keras时，调用了一个不存在的属性lavers导致的错误。可能是因为版本不兼容或者拼写错误等原因导致的。

解决这个问题的方法是检查代码中是否存在拼写错误或者版本不兼容的问题。如果是版本不兼容的问题，可以尝试升级或降级tensorflow版本。如果是拼写错误，可以检查代码中是否有类似于lavers的错误拼写。

具体解决方法可能因情况而异，需要根据具体情况进行调整。

<<具体解决方法请参考下面的代码>>：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LSTM, Masking
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras import backend as K

# 检查tensorflow版本是否为2.0以上
if tf.__version__ < '2.0':
    import tensorflow.compat.v1 as tf
    tf.disable_v2_behavior()

# 检查是否存在拼写错误
try:
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,), name='laver1'),
        tf.keras.layers.Dense(10, name='laver2')
    ])
except AttributeError as e:
    print(e)

# 检查是否存在版本不兼容的问题
try:
    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784))
    y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10))
    inputs = Input(shape=(784,))
    x = Dense(10, activation='relu')(inputs)
    x = Dense(10, activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs=inputs, outputs=x)
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
except AttributeError as e:
    print(e)

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder_with_default'

针对报错信息 "AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder_with_default'"，这个错误通常是由于TensorFlow版本不兼容导致的。在TensorFlow 2.x版本中，'placeholder_with_default'方法已被移除。

解决这个问题的方法是将代码中使用到'placeholder_with_default'的部分替换为适用于TensorFlow 2.x版本的方法。具体的替换方法取决于你的代码实现和需求，你可以考虑使用`tf.compat.v1.placeholder_with_default`或者其他适用于TensorFlow 2.x版本的等效方法。

请注意，你需要确保你的代码版本与TensorFlow版本相匹配，以避免出现类似的兼容性问题。