module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'Saver'

在 TensorFlow 2 中，`tf.train.Saver()` 已被移除，取而代之的是使用 `tf.saved_model` 模块保存和恢复模型。如果您想使用旧版本的 Saver，可以在 TensorFlow 2 中使用 `tf.compat.v1.train.Saver()`。

以下是一个使用 `tf.saved_model` 模块保存和恢复模型的示例：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# 保存模型
tf.saved_model.save(model, '/path/to/my_model')

# 加载模型
loaded_model = tf.saved_model.load('/path/to/my_model')

在这个例子中，我们使用 `tf.saved_model.save()` 方法将模型保存到磁盘上，然后使用 `tf.saved_model.load()` 方法将模型加载回来。注意，这两个方法都返回一个 `tf.saved_model` 对象，而不是一个 Saver 对象。