no module named 'tensorflow.contrib'

### 回答1：
"no module named tensorflow.contrib" 意味着在你的程序中引用的 tensorflow.contrib 模块并没有被安装。这个模块是 TensorFlow 的一部分，但是并不在主要发布版本中，需要单独安装。你可以在命令行中使用 "pip install tensorflow-contrib-gpu" 或 "pip install tensorflow-contrib-cpu" (根据你电脑的配置) 来安装该模块。

### 回答2：
报错原因是因为 Tensorflow 2.0以上版本已经不再支持"tensorflow.contrib"这个模块，因此在调用该模块时会报no module named 'tensorflow.contrib'的错误。

为了解决这个问题，我们可以进行如下操作：

1.升级Tensorflow版本

Tensorflow 2.0以上版本由于重大改进和更好的性能，所以建议升级到Tensorflow 2.0及以上版本。在Tensorflow 2.0以上的版本，使用tensorflow.contrib这个模块已经被移除，所以不再会出现"no module named 'tensorflow.contrib'" 的错误。

2.改用其他模块替代

如果某些代码中存在tensorflow.contrib的依赖，可以考虑用其他模块替代，例如：

- keras-contrib: 由于Keras被集成到TensorFlow 2.0中，因此Keras-contrib也是可以使用的。
- tf-slim: 这是一个TensorFlow的高级API，可以提供更快的模型训练速度和更好的可读性。
- tf.estimator: 这是一个用于构建高级模型的TensorFlow API，内置许多机器学习算法并可以自动执行各种任务。

总之，no module named 'tensorflow.contrib'的错误是因为TensorFlow 2.0以上版本中没有该模块，可以通过升级TensorFlow版本或替换为其他模块来解决。同时，需要注意使用Tensorflow相关的原生模块和API，以避免以后版本升级带来的兼容问题。

### 回答3：
执行代码时，如果提示“No module named 'tensorflow.contrib'”错误，那意味着你导入的TensorFlow版本不支持此模块，或者需要重新安装TensorFlow并通过指定版本来确保支持此模块。具体来说，可以按照以下步骤进行解决：

1. 确认TensorFlow版本：
检查您的TensorFlow版本是否支持tensorflow.contrib模块。最近版本的TensorFlow已经删除了contrib模块。如果您使用的是最新版本的TensorFlow，则可能需要更改代码或使用不同的库。

2. 安装TensorFlow的早期版本：
如果您必须使用tensorflow.contrib并且您的TensorFlow版本不支持它，则可以通过指定所需的TensorFlow版本来解决此问题。使用pip安装Tensorflow的早期版本，以便您可以访问contrib模块。在安装TensorFlow时，请记得使用正确的版本号。要查看TensorFlow版本，请在终端中键入以下命令：

pip freeze | grep tensorflow

您将看到TensorFlow的版本号。

3. 更新代码：
如果您正在使用tensorflow.contrib并且遇到了该错误，则将代码更新到不使用contrib的最新版本可能是一个好主意。试着从最新的TensorFlow版本开始学习，并试着避免使用contrib。如果您复制自己的代码，那么问题可能出在TensorFlow的特定版本上，而不是您的代码本身。