AttributeError: module 'mindspore.dataset.vision' has no attribute 'Decode'

针对您提到的问题，我可以给出以下解决方案：

针对引用中的问题，即"AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'"，可以尝试以下解决方法：

1. 确保您使用的是兼容版本的TensorFlow。在TensorFlow 2.0及更高版本中，'contrib'模块已被移除。如果您的代码是基于旧版本的TensorFlow编写的，可以尝试将TensorFlow降级到旧版本，或者修改代码以适应新版本的TensorFlow。

2. 如果您确实需要使用'contrib'模块中的某些功能，可以考虑使用TensorFlow的其他兼容版本，如TensorFlow 1.15。您可以通过以下命令安装TensorFlow 1.15：

   pip install tensorflow==1.15

然后在代码中使用以下导入语句：

   import tensorflow.compat.v1 as tf

这样就可以使用'contrib'模块中的功能了。

针对引用中的问题，即"AttributeError: module 'mindspore.nn' has no attribute 'CrossEntropyLoss'"，可以尝试以下解决方法：

1. 确保您使用的是正确的MindSpore版本。在较旧的MindSpore版本中，可能没有'CrossEntropyLoss'这个属性。请确保您使用的是支持'CrossEntropyLoss'的MindSpore版本。

2. 如果您使用的是较新的MindSpore版本，但仍然遇到此问题，请检查您的导入语句是否正确。确保您使用了正确的导入语句：

   import mindspore.nn as nn

然后使用以下代码创建CrossEntropyLoss的实例：

   loss = nn.CrossEntropyLoss()

这样就可以正确使用CrossEntropyLoss了。

针对您提到的问题"AttributeError: module 'mindspore.dataset.vision' has no attribute 'Decode'"，可以尝试以下解决方法：

1. 确保您使用的是正确的MindSpore版本。在较旧的MindSpore版本中，可能没有'Decode'这个属性。请确保您使用的是支持'Decode'的MindSpore版本。

2. 如果您使用的是较新的MindSpore版本，但仍然遇到此问题，请检查您的导入语句是否正确。确保您使用了正确的导入语句：

   import mindspore.dataset.vision.transforms as transforms

然后使用以下代码进行图像解码：

   transform = transforms.Decode()
   decoded_image = transform(image)

这样就可以正确使用Decode进行图像解码了。