AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.data' has no attribute 'read_data_sets'

`tensorflow._api.v2.data` 模块中确实没有 `read_data_sets` 函数，这个函数可能是在旧版本的 TensorFlow 中提供的。

如果您想使用类似的函数来读取数据集，可以考虑使用 `tensorflow_datasets` 库。这个库提供了许多常用的数据集，并提供了方便的 API 来读取和处理数据。

以下是一个使用 `tensorflow_datasets` 读取 MNIST 数据集的示例：

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds

# 读取 MNIST 数据集
dataset = tfds.load('mnist', split='train', shuffle_files=True)

# 对每一张图片进行解码和处理
def preprocess(sample):
    image = sample['image']
    label = sample['label']
    image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0
    return image, label

dataset = dataset.map(preprocess)

# 打乱数据并分成 batch
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000)
dataset = dataset.batch(32)

# 迭代数据
for x, y in dataset:
    # 训练模型
    pass

这个例子中，我们使用 `tfds.load` 函数读取 MNIST 数据集中的训练集。然后，我们定义了一个 `preprocess` 函数，用于对每一张图片进行解码和处理。最后，我们使用 `map` 函数将 `preprocess` 应用到每一个数据样本中。

接着，我们使用 `shuffle` 函数对数据进行随机打乱，并使用 `batch` 函数将数据分成批次。

最后，我们可以在模型训练时使用 `for` 循环迭代数据集中的每一个批次，并对模型进行训练。