AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute 'lavers'

AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute 'lavers'是由于在使用tensorflow.keras时，调用了一个不存在的属性lavers导致的错误。可能是因为版本不兼容或者拼写错误等原因导致的。

解决这个问题的方法是检查代码中是否存在拼写错误或者版本不兼容的问题。如果是版本不兼容的问题，可以尝试升级或降级tensorflow版本。如果是拼写错误，可以检查代码中是否有类似于lavers的错误拼写。

具体解决方法可能因情况而异，需要根据具体情况进行调整。

<<具体解决方法请参考下面的代码>>：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LSTM, Masking
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras import backend as K

# 检查tensorflow版本是否为2.0以上
if tf.__version__ < '2.0':
    import tensorflow.compat.v1 as tf
    tf.disable_v2_behavior()

# 检查是否存在拼写错误
try:
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,), name='laver1'),
        tf.keras.layers.Dense(10, name='laver2')
    ])
except AttributeError as e:
    print(e)

# 检查是否存在版本不兼容的问题
try:
    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784))
    y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10))
    inputs = Input(shape=(784,))
    x = Dense(10, activation='relu')(inputs)
    x = Dense(10, activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs=inputs, outputs=x)
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
except AttributeError as e:
    print(e)