AttributeError: module 'cv2.face' has no attribute 'LBPHFaceRecognizer_creart'

这个错误信息提示说 cv2.face 模块中没有名为 "LBPHFaceRecognizer_creart" 的属性，可能是拼写错误或者该属性不存在。

如果你想使用 LBPHFaceRecognizer 进行人脸识别，你应该使用的属性是 "createLBPHFaceRecognizer"，而不是 "LBPHFaceRecognizer_creart"。你可以尝试更改代码中的拼写错误，或者使用正确的属性名称来解决这个问题。

相关问题

解决jupyter出现AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute '__version__

对您提供的问题，我可以给出以下回答：

针对引用中的问题，出现AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'的错误，可能是因为您使用的是TensorFlow 2.0及以上版本，而在这些版本中，contrib模块已被移除。解决这个问题的方法是使用TensorFlow 1.x版本，或者修改代码以适应TensorFlow 2.0及以上版本的新特性。

以下是可能适用于TensorFlow 2.0及以上版本的seq_loss.py文件的修改方法：

import tensorflow as tf

def sequence_loss(logits, targets, weights):
    with tf.name_scope("sequence_loss"):
        losses = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=targets)
        mask = tf.sequence_mask(weights)
        losses = tf.boolean_mask(losses, mask)
        return tf.reduce_mean(losses)

针对引用中的问题，出现AttributeError: module 'tensorflow.keras.utils' has no attribute 'multi_gpu_model'的错误，可能是因为您使用的是TensorFlow 2.0及以上版本，而在这些版本中，multi_gpu_model函数已被移除。解决这个问题的方法是使用TensorFlow 1.x版本，或者修改代码以适应TensorFlow 2.0及以上版本的新特性。

以下是可能适用于TensorFlow 2.0及以上版本的修改方法：

import tensorflow as tf

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

with strategy.scope():
    model = create_model()
    model.compile(...)
    model.fit(...)

针对您提供的问题，出现AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute '__version__'的错误，可能是因为您的TensorFlow版本过低，不支持__version__属性。解决这个问题的方法是升级TensorFlow到最新版本，或者使用其他方法获取TensorFlow的版本信息，例如：

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__'

This error occurs when you are trying to access an attribute or module that does not exist within the TensorFlow package. In this case, the attribute or module that is being called is '__internal__' within the 'tensorflow.compat.v2' module.

To fix this error, you can try the following solutions:

1. Update TensorFlow to the latest version: This error might occur if you are using an outdated version of TensorFlow. Try updating TensorFlow to the latest version.

2. Check the spelling of the attribute or module: Make sure that you have spelled the attribute or module name correctly.

3. Use the correct import statements: If you are using an older version of TensorFlow, you might need to use different import statements. Check the TensorFlow documentation to see the correct import statements for your version.

4. Check for typos in your code: Double-check your code for any typos or syntax errors that could be causing this error.

5. Import specific modules instead of using wildcard imports: Instead of using a wildcard import statement (e.g. 'from tensorflow.compat.v2 import *'), try importing specific modules (e.g. 'from tensorflow.compat.v2 import module_name'). This can help avoid conflicts with similarly named attributes or modules.