AttributeError: module 'theano.tensor.nlinalg' has no attribute 'MatrixInversePSD'

针对引用中的问题，即`AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'`，你可以通过以下步骤解决问题:

1. 首先，你需要确认你的TensorFlow版本是否支持`contrib`模块。在早期版本的TensorFlow中，`contrib`模块是存在的，但在较新的版本中已被移除。所以，如果你正在使用的是较新的TensorFlow版本，那么`contrib`模块可能已经被删除了。

2. 如果你确实需要使用`contrib`模块中的功能，你可以尝试降低TensorFlow的版本，以兼容`contrib`模块。你可以通过卸载当前的TensorFlow版本，并安装一个较旧的版本来实现。你可以在TensorFlow的官方文档中找到不同版本的安装指南。

3. 另外，你还可以尝试使用新版本的TensorFlow提供的替代功能来代替`contrib`模块中的功能。在TensorFlow的更新版本中，很多功能已经被整合到了核心库中，所以你可以尝试使用替代的函数或类来替换`contrib`模块中的功能。

对于引用中的问题，即`AttributeError: ('The following error happened while compiling the node', Elemwise{Composite{((i0 * i1) i2)}}(weight, input, bias), '\n', "module 'numpy.core.multiarray' has no attribute '_get_ndarray_c_version'")`，这个错误通常是由于NumPy库的版本问题引起的。

1. 首先，你需要确认你的NumPy库是否是最新的版本。你可以使用`pip`命令升级NumPy库到最新版本，例如`pip install --upgrade numpy`。

2. 如果你已经安装了最新版本的NumPy库，但仍然遇到这个错误，那么可能是因为库之间的兼容性问题。你可以尝试降低NumPy库的版本，以解决与其他库之间的冲突。你可以使用`pip`命令指定安装特定版本的NumPy库，例如`pip install numpy==1.18.5`。

3. 如果降低NumPy库的版本仍然没有解决问题，那么可能存在其他库之间的兼容性问题。你可以尝试升级或降低其他相关库的版本，以解决这个问题。确保所有库的版本兼容性是非常重要的。

针对引用中的问题，即`AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'control_flow_ops'`，这个问题通常是由于Keras和TensorFlow版本不对应引起的。

1. 首先，你需要确认你正在使用的Keras版本是否与你的TensorFlow版本兼容。不同版本的Keras在与TensorFlow集成方面可能存在一些差异。你可以查看Keras和TensorFlow的官方文档，了解它们之间的兼容性信息。

2. 如果你的Keras版本与TensorFlow版本不兼容，那么你需要升级或降低其中一个库的版本。你可以使用`pip`命令指定安装特定版本的Keras库，例如`pip install keras==2.2.4`。

3. 另外，你还可以尝试更新Keras和TensorFlow的依赖项。有时，更新依赖项可以解决一些兼容性问题。你可以使用`pip`命令升级Keras和TensorFlow的依赖项，例如`pip install --upgrade keras tensorflow`。

对于引用中的问题，即`AttributeError: module 'theano.tensor.nlinalg' has no attribute 'MatrixInversePSD'`，这个问题通常是由于Theano库版本问题引起的。

1. 首先，你需要确认你正在使用的Theano版本是否支持`MatrixInversePSD`函数。在较旧的Theano版本中，可能没有`MatrixInversePSD`这个函数。你可以查看Theano的官方文档，了解不同版本的功能支持情况。

2. 如果你需要使用`MatrixInversePSD`函数，并且你当前的Theano版本不支持它，那么你可以尝试升级Theano到最新版本。你可以使用`pip`命令升级Theano库，例如`pip install --upgrade theano`。

3. 如果升级Theano仍然无法解决问题，那么你可能需要考虑使用其他库或方法来实现你的需求。你可以尝试使用其他线性代数库，如NumPy或SciPy，来执行类似的操作。

总结：
- 对于第一个问题，你可以降低TensorFlow版本或尝试使用新版本TensorFlow的替代功能。
- 对于第二个问题，你可以升级或降低NumPy版本，以解决与其他库之间的兼容性问题。
- 对于第三个问题，你可以升级或降低Keras版本，或更新Keras和TensorFlow的依赖项，以解决版本不兼容的问题。
- 对于第四个问题，你可以尝试升级Theano版本，或考虑使用其他库来实现你的需求。