AttributeError: module 'keras' has no attribute 'engine'，keras版本为2.13.1

针对您提供的问题，我可以给出以下回答：

针对引用和引用中的问题，这两个问题都是由于TensorFlow版本更新导致的。在TensorFlow 2.0及以上版本中，contrib模块已被移除，因此在使用旧版代码时会出现这样的错误。解决这个问题的方法是将代码中的contrib模块替换为新的API。例如，将contrib.seq2seq中的函数替换为tf.keras中的函数。

以下是针对您提供的新问题的回答：

针对"AttributeError: module 'keras' has no attribute 'engine'"的问题，这个问题通常是由于Keras版本不兼容导致的。在Keras 2.3.1及以上版本中，engine模块已被移除，因此在使用旧版代码时会出现这样的错误。解决这个问题的方法是将代码中的engine模块替换为新的API。例如，将keras.engine中的函数替换为tf.keras.engine中的函数。

以下是三个相关问题：

相关问题

AttributeError: module 'keras' has no attribute 'eval'AttributeError: module 'keras' has no attribute 'eval'

这个错误通常是由于使用了错误的方法或函数名称导致的。根据你提供的错误信息，似乎你正在尝试使用 'eval' 方法，而keras模块中并没有该方法。

如果你想评估模型的性能，可以使用 'evaluate' 方法。示例如下：

model = keras.models.Sequential()
# 构建模型结构和编译模型...

# 使用 evaluate 方法评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

请确保你的代码中没有拼写错误，并且正确地使用了keras模块中的方法和函数。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便我能够更好地帮助你。

AttributeError: module 'keras' has no attribute 'engine'Keras和TensorFlow怎么兼容

在TensorFlow 2.4及以上版本中，Keras已经被集成到TensorFlow中，因此需要使用`import tensorflow.keras`来导入Keras模块。如果你在使用旧版本的Keras，可以通过以下方式将其升级到TensorFlow的官方集成版本：

!pip install tensorflow==2.4.0

如果你已经安装了TensorFlow 2.4及以上版本，但仍然遇到了`AttributeError: module 'keras' has no attribute 'engine'`的错误，可能是因为你的代码中仍然使用了旧版本的Keras。你可以通过以下方式来解决这个问题：

from tensorflow import keras

这样就可以使用TensorFlow的官方集成版本的Keras模块了。