AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1.random' has no attribute 'set_seed'.

这个错误是因为 TensorFlow 的版本问题导致的。在 TensorFlow 1.x 版本中，使用 `tf.compat.v1.random.set_seed` 来设置随机种子，但在 TensorFlow 2.x 版本中，使用 `tf.random.set_seed` 来设置随机种子。请确认你正在使用正确的 TensorFlow 版本，并相应地更改代码中的随机种子设置。

相关问题

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1.random' has no attribute 'set_seed'

要解决"AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1.random' has no attribute 'set_seed'"的问题，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，检查您使用的TensorFlow版本是否支持所需的功能。在某些TensorFlow版本中，部分功能可能已被弃用或更改。确保您的TensorFlow版本与使用的引用文档或教程相匹配。

2. 如果您正在使用TensorFlow 2.x版本，则应注意到"contrib"模块已被删除。因此，对于"tf.contrib"中的函数和类，您需要查找相应的替代方法。

3. 对于您提到的"regularizer"和"initializer"的代码行，您可以使用tf.keras模块中的替代方法来解决问题。例如，您可以将"tf.contrib.layers.l2_regularizer"更改为"tf.keras.regularizers.l2"，将"tf.contrib.layers.xavier_initializer"更改为"tf.keras.initializers.glorot_normal"。这些替代方法在TensorFlow 2.x版本中是可用的。

具体而言，您可以将代码行更改为以下内容：

regularizer = tf.keras.regularizers.l2(1e-10)
initializer = tf.keras.initializers.glorot_normal()

通过这样的更改，您应该能够解决"AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1.random' has no attribute 'set_seed'"的问题，并使代码能够正常运行。

AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.compat.v1.random' has no attribute 'set_seed'

这个错误通常是由于TensorFlow版本不兼容或者代码中使用了已经被弃用的函数或模块。针对这个错误，你可以尝试以下几种解决方法：

1. 检查你的TensorFlow版本是否支持使用该函数或模块。你可以查看TensorFlow官方文档来确定哪些版本支持该函数或模块。

2. 如果你的TensorFlow版本过低，你可以尝试升级到最新版本。你可以使用pip命令来升级TensorFlow：pip install --upgrade tensorflow。

3. 如果你的代码中使用了已经被弃用的函数或模块，你可以尝试使用新的函数或模块来替代它们。你可以查看TensorFlow官方文档来了解哪些函数或模块已经被弃用，并找到替代它们的新函数或模块。

4. 如果你的代码中使用了TensorFlow 1.x的函数或模块，而你正在使用TensorFlow 2.x版本，你可以尝试使用TensorFlow 1.x兼容模块来解决问题。你可以使用以下代码来导入TensorFlow 1.x兼容模块：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()