AttributeError: module 'tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data' has no attribute 'tensorflow_datasets'

这个错误提示是因为在导入tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data模块时，该模块中没有名为tensorflow_datasets的属性或方法。这可能是因为你使用的tensorflow版本不支持该属性或方法，或者该属性或方法已被弃用。你可以尝试更新tensorflow版本或者查看文档以了解该模块中可用的属性和方法。

如果你想使用tensorflow_datasets，可以尝试使用以下代码导入：

import tensorflow_datasets as tfds

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AttributeError: module tensorflow.compat.v1 has no attribute contrib

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib' 是由于TensorFlow版本更新导致的错误。在TensorFlow 2.0及以上版本中，contrib模块已被移除，因此无法使用。如果你的代码中使用了contrib模块，需要将其替换为TensorFlow 2.0及以上版本中的等效功能。

以下是一些可能有用的解决方法：
1. 尝试使用TensorFlow 1.x版本，或者升级代码以适应TensorFlow 2.0及以上版本。
2. 将代码中的contrib模块替换为TensorFlow 2.0及以上版本中的等效功能。
3. 检查代码中是否存在拼写错误或其他语法错误，这些错误可能会导致模块无法正确导入。

AttributeError:module'tensorflow.python.keras.api._v1.keras.datasets.mnist' has no attribute 'train'

AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.api._v1.keras.datasets.mnist has no attribute 'train' 是一个错误提示，意味着在使用 TensorFlow 的 Keras API 中的 mnist 数据集时，尝试访问了不存在的 'train' 属性。

在 TensorFlow 中，mnist 数据集是一个常用的手写数字识别数据集。通常，我们可以使用以下代码来加载 mnist 数据集：

from tensorflow.keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

这段代码会将 mnist 数据集分为训练集和测试集，并将它们分别赋值给 `(x_train, y_train)` 和 `(x_test, y_test)`。

如果你遇到了上述错误，可能是因为你使用的 TensorFlow 版本较新，而在新版本中，`mnist` 模块的 API 发生了变化。你可以尝试使用以下代码来加载 mnist 数据集：

import tensorflow_datasets as tfds

dataset = tfds.load('mnist', split='train')

这段代码使用了 `tensorflow_datasets` 库来加载 mnist 数据集的训练集。你可以根据自己的需求进一步处理数据集。