ttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'sparse_reorder'

这错误是由于你使用的TensorFlow版本不容导致的。具体而言，你在代码使用了TensorFlow 2版本的方法"tf.sparse_reorder"但是你安装的是TensorFlow 1.x版本，所以找不到这个方法而报错。

为了解决这个问题，你有两个选项：
1. 如果你确实需要使用"tf.sparse_reorder"方法，那么你需要升级你的TensorFlow版本到2.x及以上。可以通过执行以下命令来更新TensorFlow：

   pip install --upgrade tensorflow

2. 如果你的代码中只是误用了这个方法，你可以将它替换为TensorFlow 1.x版本的相应方法。例如，可以使用"tf.sparse_reorder"的等价方法"tf.sparse_reorder"，或者通过其他方式实现你想要的功能。

请注意，根据你选择的解决方案，你可能还需要检查其他部分代码中是否还存在其他不兼容的方法。

相关问题

AttributeError: module tensorflow has no attribute ConfigProto

这个错误常见于使用较新版本的 TensorFlow。在 TensorFlow 2.0 及更高版本中，`ConfigProto`已经被移除了，取而代之的是使用 `tf.compat.v1.ConfigProto`。你可以尝试将 `ConfigProto` 替换为 `tf.compat.v1.ConfigProto`，然后再次运行代码。例如：

import tensorflow as tf

config = tf.compat.v1.ConfigProto()
# 继续设置其他配置参数...

这样应该可以解决你遇到的问题。如果还有其他疑问，请随时提问。

AttributeError: module tensorflow has no attribute Session

这个错误是因为 TensorFlow 2.x 版本中已经移除了 `Session` 类。在 TensorFlow 2.x 中，使用的是更加简洁和易用的命令式编程风格，不再需要显式地创建和管理会话。

相应地，你可以更新你的代码以适应 TensorFlow 2.x 的写法。可以将 `Session` 相关的代码替换为新的方式，例如使用 `tf.function` 或者直接执行函数等。具体的替代方法取决于你的代码逻辑，你可以参考 TensorFlow 2.x 的官方文档或者其他相关资源来进行适配。

如果你的代码是从 TensorFlow 1.x 迁移到 TensorFlow 2.x，可以使用 `tf.compat.v1` 模块来保持与旧版本代码的兼容性，但推荐修改代码以适应新的风格和功能。

希望这个解答能够帮到你！如果你有更多问题，请随时提问。