AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'CuDNNLSTM'

这个错误通常是由于您的Keras版本不兼容所导致的。在Keras 2.4.0及以上版本中，CuDNNLSTM已经被移动到了`keras.layers`模块中。您可以使用以下代码在新版本中创建CuDNNLSTM层：

from tensorflow.keras.layers import CuDNNLSTM

model.add(CuDNNLSTM(128))

如果您的Keras版本低于2.4.0，则您需要将CuDNNLSTM层导入`keras.layers`模块中。您可以使用以下代码导入该层：

from keras.layers import CuDNNLSTM

model.add(CuDNNLSTM(128))

需要注意的是，CuDNNLSTM只能在GPU上运行，并且需要安装CUDA和CuDNN。如果您遇到任何问题，请确保您的环境已正确配置，并且您正在使用GPU版本的TensorFlow。

相关问题

Keras为2.6.0 AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'CuDNNLSTM'

Keras 2.6.0中已将CuDNNLSTM删除。现在可以使用`tf.keras.layers.LSTM`或`tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM`来代替。

如果您的TensorFlow版本为2.0及以上，则应使用`tf.keras.layers.LSTM`，如下所示：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np

# 准备数据
timesteps = 50
input_dim = 3
X_train = np.random.randn(1000, timesteps, input_dim)
y_train = np.random.randn(1000, 1)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', lr=0.002)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=60, batch_size=32)

如果您的TensorFlow版本低于2.0，则可以使用`tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM`，如下所示：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.compat.v1.keras.layers import CuDNNLSTM, Dense
import numpy as np

# 准备数据
timesteps = 50
input_dim = 3
X_train = np.random.randn(1000, timesteps, input_dim)
y_train = np.random.randn(1000, 1)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(CuDNNLSTM(128, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', lr=0.002)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=60, batch_size=32)

请注意，使用`tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM`需要导入`tensorflow.compat.v1`模块，并且仅在使用CuDNN加速的GPU上运行。

希望这能帮助您在Keras 2.6.0中使用CuDNNLSTM。

AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'dense'

这个错误可能是因为您正在使用的是Keras 2.x版本，而不是Keras 1.x版本。在Keras 2.x版本中，`keras.layers.dense`已经被重命名为`keras.layers.Dense`，因此您需要使用大写的`Dense`。您可以尝试使用以下代码导入Keras：

library(keras)

然后，您需要确保您已经正确安装了Keras和TensorFlow，并且使用了最新版本的Keras。您可以通过以下代码检查您的Keras版本：

packageVersion("keras")

如果您的Keras版本不是最新的，可以使用以下代码更新：

devtools::install_github("rstudio/keras")

如果您已经使用了最新版本的Keras，并且仍然无法找到Dense层，请尝试使用完整的函数名称`keras$layers$Dense`来代替`keras.layers.dense`。

例如，使用以下代码创建一个具有10个输出单元的Dense层：

layer_dense = keras$layers$Dense(units = 10, input_shape = c(784, ))

这应该可以帮助您解决这个问题。