module 'keras._tf_keras.keras.layers' has no attribute 'experimental'

`module 'keras._tf_keras.keras.layers' has no attribute 'experimental'` 这个错误提示表明在Keras库的某个版本中，你尝试访问的`experimental`属性或模块可能已经被移除或者重构了。Keras是一个深度学习库，它在TensorFlow的早期版本中有一个名为`experimental`的分支，用于实验性的功能。然而，随着时间的推移和库的稳定化，这些实验性的特性可能会被并入核心API，或者被移到新的模块或名称下。

- `keras.layers.experimental`可能是某个版本特有的，现在可能已经合并到`keras.layers`之中，或者被替换为其他名字。
- 另一种情况是你的Keras版本可能过旧，不包含这个`experimental`属性。
- 如果你在使用新功能，确保检查Keras文档或者更新到最新版本，以确认是否存在替代的API路径。

相关问题

AttributeError: module 'keras._tf_keras.keras.layers' has no attribute 'experimental'

AttributeError: module 'keras._tf_keras.keras.layers' has no attribute 'experimental' 是一个错误提示，它表示在keras._tf_keras.keras.layers模块中没有experimental属性。这个错误通常发生在使用过时的代码或者版本不匹配的情况下。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：
1. 检查你使用的Keras版本是否是最新的。你可以通过升级Keras来解决这个问题。使用命令`pip install --upgrade keras`来更新Keras到最新版本。
2. 如果你使用的是TensorFlow 2.x版本，那么Keras已经成为TensorFlow的一部分，你应该使用`tensorflow.keras`而不是`keras`来导入Keras模块。你可以尝试将`import keras`改为`from tensorflow import keras`。
3. 如果你使用的是TensorFlow 1.x版本，那么你可能需要安装额外的依赖项。你可以尝试使用命令`pip install keras==2.3.1`来安装特定版本的Keras。

希望以上解决方案能够帮助你解决问题！

module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'batch_normalization'

这个错误通常是由于您正在使用的Keras版本与您的代码不兼容导致的。在较早的Keras版本中，批量归一化操作是通过 `keras.layers.BatchNormalization` 层实现的。但是，从Keras 2.4版本开始，批量归一化操作已被移动到了 `keras.layers.normalization_v2` 模块，并且可以使用 `keras.layers.experimental.preprocessing.Normalization` 层进行实现。

您需要检查您的Keras版本，并相应地更改您的代码以适应所使用的版本。如果您正在使用Keras 2.4或更高版本，则需要使用新的批量归一化层。例如，您可以使用以下代码实现批量归一化操作：

from keras.layers.experimental.preprocessing import Normalization

# Create a normalization layer
normalization_layer = Normalization()

# Then compute the mean and variance statistics for the training data
normalization_layer.adapt(x_train)

# Apply batch normalization to your inputs
normalized_inputs = normalization_layer(inputs)

如果您的Keras版本较旧，则可以使用旧的 `keras.layers.BatchNormalization` 层来实现批量归一化操作。