解决jupyter出现AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute '__version__

对您提供的问题，我可以给出以下回答：

针对引用中的问题，出现AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'的错误，可能是因为您使用的是TensorFlow 2.0及以上版本，而在这些版本中，contrib模块已被移除。解决这个问题的方法是使用TensorFlow 1.x版本，或者修改代码以适应TensorFlow 2.0及以上版本的新特性。

以下是可能适用于TensorFlow 2.0及以上版本的seq_loss.py文件的修改方法：

import tensorflow as tf

def sequence_loss(logits, targets, weights):
    with tf.name_scope("sequence_loss"):
        losses = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=targets)
        mask = tf.sequence_mask(weights)
        losses = tf.boolean_mask(losses, mask)
        return tf.reduce_mean(losses)

针对引用中的问题，出现AttributeError: module 'tensorflow.keras.utils' has no attribute 'multi_gpu_model'的错误，可能是因为您使用的是TensorFlow 2.0及以上版本，而在这些版本中，multi_gpu_model函数已被移除。解决这个问题的方法是使用TensorFlow 1.x版本，或者修改代码以适应TensorFlow 2.0及以上版本的新特性。

以下是可能适用于TensorFlow 2.0及以上版本的修改方法：

import tensorflow as tf

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

with strategy.scope():
    model = create_model()
    model.compile(...)
    model.fit(...)

针对您提供的问题，出现AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute '__version__'的错误，可能是因为您的TensorFlow版本过低，不支持__version__属性。解决这个问题的方法是升级TensorFlow到最新版本，或者使用其他方法获取TensorFlow的版本信息，例如：

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)