AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.metrics' has no attribute 'Precision'

抱歉，我之前给出的答案有误。在TensorFlow 2.0及以上版本中，没有名为`Precision`的指标类。

要计算精确率（precision），你可以使用`tf.keras.metrics.Precision`类的实例，并将其添加到`metrics`参数中。请注意，这个类的默认阈值为0.5，可以根据需要进行调整。

以下是一个正确的例子：

import tensorflow as tf

precision = tf.keras.metrics.Precision()
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', precision])

在这个例子中，我们导入了TensorFlow库，并使用`tf.keras.metrics.Precision`类创建了一个精确率指标对象。然后，将该精确率指标对象添加到`metrics`参数中传递给`model.compile()`函数。

如果你使用的是TensorFlow 1.x版本，可以尝试使用`tf.keras.metrics.Precision()`来计算精确率。否则，请确保你使用的是TensorFlow 2.0及以上版本。

希望这次的回答能够帮到你！如有其他问题，请随时提问。

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model=tf.keras.models.sequential() AttributeError: module 'tensorflow.keras.models' has no attribute 'sequential'

在TensorFlow中，`tf.keras.models.Sequential()`是一个用于构建序列模型的类。它允许我们按照顺序将各个层组合在一起，构建神经网络模型。

`tf.keras.models`是TensorFlow中的一个模块，用于定义和构建神经网络模型。然而，根据您提供的错误信息，似乎在该模块中找不到`sequential`属性。

可能的原因是您的TensorFlow版本较旧，或者您可能导入了错误的模块。请确保您已正确安装TensorFlow，并使用正确的导入语句导入所需的模块。

以下是一个示例，展示如何使用`tf.keras.models.Sequential()`创建一个简单的神经网络模型：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'AdamOptimizer'

根据您提供的引用内容，您遇到了一个AttributeError错误，错误信息是"module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'AdamOptimizer'"。这个错误是因为TensorFlow 2.0及以上版本中不再使用AdamOptimizer这个属性。

要解决这个问题，您可以使用tf.keras.optimizers.Adam来代替tf.train.AdamOptimizer。tf.keras.optimizers.Adam是TensorFlow 2.0及以上版本中的优化器。

下面是一个使用tf.keras.optimizers.Adam的例子：

import tensorflow as tf

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)

在这个例子中，我们使用tf.keras.optimizers.Adam作为优化器，并将其传递给model.compile()函数。然后，我们可以使用model.fit()函数来训练模型，并使用model.predict()函数来进行预测。