AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'rectangel'

针对您提供的问题，我分别给出以下回答：

针对引用中的问题，您可以尝试以下解决方法：
1. 检查您的tensorflow版本是否为2.0及以上，如果是2.0及以上版本，则不再支持contrib模块，需要使用其他替代方法。
2. 如果您的tensorflow版本低于2.0，则可以尝试在代码中将import tensorflow.compat.v1改为import tensorflow，然后将所有的tf.contrib改为tf.compat.v1.contrib。

以下是针对引用中的seq_loss.py文件的具体解决方法：

import tensorflow as tf

# 将import tensorflow.compat.v1改为import tensorflow，然后将所有的tf.contrib改为tf.compat.v1.contrib
from tensorflow.python.ops import array_ops
from tensorflow.python.ops import math_ops
from tensorflow.python.framework import dtypes
from tensorflow.python.ops import embedding_ops
from tensorflow.python.ops import rnn_cell_impl
from tensorflow.python.ops import variable_scope
from tensorflow.python.util import nest

def sequence_loss(logits, targets, weights, average_across_timesteps=True, average_across_batch=True, softmax_loss_function=None, name=None):
    with variable_scope.variable_scope(name, "sequence_loss", [logits, targets, weights]):
        # 将targets和weights转换为tensor
        targets = nest.flatten(targets)
        weights = nest.flatten(weights)

        # 检查logits、targets和weights的长度是否相等
        if len(targets) != len(weights) or len(weights) != len(logits):
            raise ValueError("Lengths of logits, weights, and targets must be the same "
                             "%d, %d, %d." % (len(logits), len(weights), len(targets)))

        # 如果softmax_loss_function为None，则使用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数
        if softmax_loss_function is None:
            crossent = nn_ops.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=targets[0], logits=logits[0])
        else:
            crossent = softmax_loss_function(labels=targets[0], logits=logits[0])
        # 将crossent乘以weights[0]
        log_perp_list = [crossent * weights[0]]

        # 计算每个时间步的交叉熵
        for logit, target, weight in zip(logits[1:], targets[1:], weights[1:]):
            if softmax_loss_function is None:
                crossent = nn_ops.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=target, logits=logit)
            else:
                crossent = softmax_loss_function(labels=target, logits=logit)
            log_perp_list.append(crossent * weight)

        # 计算每个时间步的平均交叉熵
        log_perps = math_ops.add_n(log_perp_list)
        if average_across_timesteps:
            total_size = math_ops.add_n(weights)
            total_size += 1e-12  # 避免除以0
            log_perps /= total_size

        # 计算每个batch的平均交叉熵
        if average_across_batch:
            batch_size = array_ops.shape(weights[0])[0]
            log_perps = array_ops.reshape(log_perps, [batch_size])
            weights = array_ops.reshape(weights[0], [batch_size])
            total_size = math_ops.add_n(weights)
            total_size += 1e-12  # 避免除以0
            log_perps = math_ops.div(math_ops.reduce_sum(log_perps * weights), total_size)

        return log_perps

针对引用中的问题，您可以尝试以下解决方法：
1. 确保您已经正确安装了slate库，可以使用pip install slate安装。
2. 如果您使用的是Python 3.x版本，则需要使用slate3库，可以使用pip install slate3安装。
3. 如果您使用的是Windows系统，则需要先安装Ghostscript，可以从官网下载安装包并安装，然后将安装目录添加到系统环境变量中。

以下是针对您提供的问题的回答：
针对AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'rectangel'的问题，可能是因为您在代码中拼写错误，正确的函数名应该是cv2.rectangle()而不是cv2.rectangel()。您可以检查一下代码中是否有这样的错误拼写，并进行修改。