AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2.__internal__.tracking' has no attribute 'TrackableSaver'

这个错误通常是因为使用了tensorflow.compat.v2版本中不再支持的TrackableSaver类。在新版本的tensorflow中，可以使用tf.train.Checkpoint来代替TrackableSaver。你可以尝试将代码中的TrackableSaver替换为tf.train.Checkpoint，或者升级tensorflow版本以解决这个问题。

如果你需要更详细的帮助，请提供更多的上下文信息，例如你的代码片段和使用的tensorflow版本等。

相关问题

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__'

This error occurs when you are trying to access an attribute or module that does not exist within the TensorFlow package. In this case, the attribute or module that is being called is '__internal__' within the 'tensorflow.compat.v2' module.

To fix this error, you can try the following solutions:

1. Update TensorFlow to the latest version: This error might occur if you are using an outdated version of TensorFlow. Try updating TensorFlow to the latest version.

2. Check the spelling of the attribute or module: Make sure that you have spelled the attribute or module name correctly.

3. Use the correct import statements: If you are using an older version of TensorFlow, you might need to use different import statements. Check the TensorFlow documentation to see the correct import statements for your version.

4. Check for typos in your code: Double-check your code for any typos or syntax errors that could be causing this error.

5. Import specific modules instead of using wildcard imports: Instead of using a wildcard import statement (e.g. 'from tensorflow.compat.v2 import *'), try importing specific modules (e.g. 'from tensorflow.compat.v2 import module_name'). This can help avoid conflicts with similarly named attributes or modules.

attributeerror: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__'

### 回答1：
这是一个错误信息，表示在使用 tensorflow.compat.v2 模块时没有找到名为 __internal__ 的属性。
可能是代码中引用了不存在的属性或模块,建议检查代码并确保使用了正确的模块和属性。

### 回答2：
这个错误提示说明在导入tensorflow.compat.v2时，由于一些原因找不到名为‘__internal__’的属性，导致了错误的发生。通常出现在使用TensorFlow 2.x版本迁移代码到低版本时。

首先，建议检查你的TensorFlow版本是否正确。如果你的代码是基于TensorFlow 2.x版本编写的，而你尝试使用TensorFlow低版本运行它，那么就会出现类似的错误提示。

另外，建议使用TensorFlow 1.x版本兼容性模块tf.compat.v1来代替TensorFlow 2.x版本的tf.compat.v2，这可以避免类似的错误发生。

同时，你也可以回到之前的代码版本，或者去查找更多关于这个错误的解决方法。在解决这个问题的时候，我们可以尝试关注错误信息给出的具体报错行，并查看一下相关的代码上下文。通常情况下，这些细节可以提供更多的线索，让我们更好地理解所遇到的问题。

总之，关于这个错误提示，我们应该从检查TensorFlow版本以及使用tf.compat.v1模块等方面入手，然后再结合具体的错误提示信息和相关的代码上下文，来解决这个问题。

### 回答3：
这个错误提示是因为在调用TensorFlow的v2模块时，需要使用新版的TensorFlow 2.0来调用，而旧版TensorFlow中的compat.v2模块并不支持这个属性。

为避免这个问题，我们需要更新我们的TensorFlow版本，或者使用其他TensorFlow版本兼容的代码。如果你正在使用Python虚拟环境，可以通过以下命令来更新TensorFlow：

pip install --upgrade tensorflow

如果你使用的是Anaconda环境，则可以使用以下命令来更新TensorFlow：

conda update tensorflow

一些第三方库可能会使用不兼容TensorFlow版本的代码，这是导致出现这个错误的原因之一。如果你正在使用这样的库，建议检查是否存在更新版本或者其他兼容TensorFlow版本的库。

在使用TensorFlow时，还有其他一些常见的错误提示，可能需要进一步的解释和调试。如果遇到问题，请检查代码和TensorFlow版本，并尝试通过搜索和阅读相关文档或讨论来解决。