module 'tensorflow.python.keras.layers' has no attribute 'experimental'

根据提供的引用内容，出现"module 'tensorflow.python.keras.layers' has no attribute 'experimental'"的错误通常是因为使用了TensorFlow版本不兼容的代码。在TensorFlow 2.0及以上版本中，许多实验性功能已经被移动到了稳定的API中，因此不再需要使用"experimental"模块。如果您的代码中使用了"experimental"模块，建议升级TensorFlow版本或者修改代码以使用稳定的API。

以下是一个修改代码以使用稳定API的例子：

# 使用稳定的API导入所需模块
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义模型
inputs = Input(shape=(784,))
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型并训练
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))