AttributeError: module 'keras.datasets' has no attribute 'iris'

AttributeError: module 'keras.datasets' has no attribute 'iris' 是一个错误提示，它表示在keras.datasets模块中没有名为'iris'的属性。这通常是因为你正在尝试访问一个不存在的数据集。

在Keras中，没有内置的iris数据集。如果你想使用iris数据集，你可以考虑使用其他机器学习库，如scikit-learn。scikit-learn加载iris数据集的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载iris数据集
iris = load_iris()

# 打印数据集的描述信息
print(iris.DESCR)

# 打印特征矩阵
print(iris.data)

# 打印标签
print(iris.target)

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AttributeError: module 'keras.datasets' has no attribute 'mnist'

这个错误可能是因为您使用的是较新版本的Keras，而mnist数据集已经被移动到了tensorflow.keras.datasets中。您可以尝试使用以下代码来加载mnist数据集：

from tensorflow.keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.datasets' has no attribute 'data'

这个错误通常是因为导入的模块中没有名为'data'的属性或方法。可能是因为模块版本不同或者模块中的代码已更改。您可以尝试检查导入的模块中是否存在'data'属性或方法，或者尝试更新模块版本。以下是一个可能的解决方案：

from keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()