AttributeError: module 'torchvision.datasets' has no attribute 'MIST'如何解决

针对您提供的问题，我分别给出以下解答：

针对引用的问题，您可以按照以下步骤解决：
1. 首先，需要确认您的tensorflow版本是否为2.0及以上版本，因为在tensorflow 2.0版本中，contrib模块已经被移除。
2. 如果您的tensorflow版本为2.0及以上版本，那么您需要将代码中的所有contrib相关的函数替换为tf.compat.v1模块下的对应函数。
3. 如果您的tensorflow版本为1.x版本，那么您需要检查您的代码中是否正确导入了tensorflow.contrib模块，如果没有导入，可以通过以下代码导入：

import tensorflow as tf
tf.contrib.resampler()

如果以上方法都无法解决您的问题，建议您检查您的代码是否存在其他错误。

针对引用的问题，报错原因是tensorflow官方已经将tensorflow.examples.tutorials模块移除，您可以通过以下步骤解决：
1. 首先，需要确认您的tensorflow版本是否为2.0及以上版本，因为在tensorflow 2.0版本中，tensorflow.examples.tutorials模块已经被移除。
2. 如果您的tensorflow版本为2.0及以上版本，那么您需要将代码中的所有tensorflow.examples.tutorials相关的函数替换为对应的tensorflow官方文档中的示例代码。
3. 如果您的tensorflow版本为1.x版本，那么您需要检查您的代码中是否正确导入了tensorflow.examples.tutorials模块，如果没有导入，可以通过以下代码导入：

import tensorflow.examples.tutorials

如果以上方法都无法解决您的问题，建议您检查您的代码是否存在其他错误。

针对引用的问题，您可以按照以下步骤解决：
1. 首先，需要确认您的torchvision版本是否为0.2.1及以上版本，因为在torchvision 0.2.1版本中，MIST拼写错误已经被修复。
2. 如果您的torchvision版本为0.2.1及以上版本，那么您需要将代码中的所有MIST相关的函数替换为正确的MNIST拼写。
3. 如果您的torchvision版本为0.2.1以下版本，那么您需要升级您的torchvision版本到0.2.1及以上版本，可以通过以下代码升级：

pip install --upgrade torchvision

如果以上方法都无法解决您的问题，建议您检查您的代码是否存在其他错误。