attributeerror: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'optimize

针对您提供的两个引用，我可以给出以下回答：

针对引用中的问题，您可以尝试使用tensorflow的新版本，因为在新版本中，contrib模块已经被移除了。如果您需要使用contrib模块中的函数，可以考虑使用tensorflow的旧版本或者使用其他替代方案。

针对引用中的问题，您可以将代码修改为以下形式：

optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate).minimize

这是因为在tensorflow的新版本中，优化器的命名空间已经被修改为tf.optimizers，所以您需要使用这个新的命名空间来调用优化器。

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AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'Optimizer'

这个错误是因为 TensorFlow 2.x 中的 `Optimizer` 类被移动到了 `tensorflow.keras.optimizers` 模块中，所以在 tensorflow._api.v2.train 中找不到 `Optimizer` 属性。要解决这个问题，你可以将导入语句中的 `tensorflow._api.v2.train` 改为 `tensorflow.keras.optimizers`，然后使用 `Optimizer` 类创建优化器对象。

例如，如果你原来的代码是这样导入的：

import tensorflow as tf

optimizer = tf.train.Optimizer()

AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'Saver'

这个错误通常是由于 TensorFlow 版本不兼容造成的。在 TensorFlow 2.0 之后，`tf.train.Saver` 被弃用了，而使用 `tf.saved_model.save` 和 `tf.saved_model.load` 来保存和加载模型。如果你在 TensorFlow 2.0 或更高版本中使用了 `tf.train.Saver`，就会出现上述错误。

要解决这个问题，你可以将代码中的 `tf.train.Saver` 替换为 `tf.saved_model.save` 和 `tf.saved_model.load`。如果你只是想加载一个已经训练好的模型，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

model = tf.saved_model.load('/path/to/saved/model')

如果你想保存一个模型，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

# 构建模型
model = ...

# 训练模型
...

# 保存模型
tf.saved_model.save(model, '/path/to/save/model')

请注意，`tf.saved_model.save` 保存的是一个包含模型权重和计算图的文件夹，你可以使用 `tf.saved_model.load` 加载它。