AttributeError: module 'keras.layers' has no attribute 'experimental'

这个错误通常是因为您正在使用旧版本的Keras模块，其中实验性的功能已被删除或移动到其他模块中。 您可以尝试更新Keras到最新版本，或者手动导入所需的功能模块。例如，如果您使用的是旧版本的Keras 2.2.x，则可以按如下方式导入实验模块：

from keras.layers import Input, Dense, LSTM, TimeDistributed, Activation
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.layers.convolutional import Conv1D
from keras.layers.pooling import MaxPooling1D
from keras.layers.wrappers import Bidirectional
from keras.layers.merge import concatenate
from keras import backend as K
from keras import layers, models, optimizers
from keras import utils
from keras import experimental

如果您仍然遇到问题，可以尝试使用更新的Keras版本或查看Keras文档以获取更多信息。

相关问题

AttributeError: module 'keras._tf_keras.keras.layers' has no attribute 'experimental'

AttributeError: module 'keras._tf_keras.keras.layers' has no attribute 'experimental' 是一个错误提示，它表示在keras._tf_keras.keras.layers模块中没有experimental属性。这个错误通常发生在使用过时的代码或者版本不匹配的情况下。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：
1. 检查你使用的Keras版本是否是最新的。你可以通过升级Keras来解决这个问题。使用命令`pip install --upgrade keras`来更新Keras到最新版本。
2. 如果你使用的是TensorFlow 2.x版本，那么Keras已经成为TensorFlow的一部分，你应该使用`tensorflow.keras`而不是`keras`来导入Keras模块。你可以尝试将`import keras`改为`from tensorflow import keras`。
3. 如果你使用的是TensorFlow 1.x版本，那么你可能需要安装额外的依赖项。你可以尝试使用命令`pip install keras==2.3.1`来安装特定版本的Keras。

希望以上解决方案能够帮助你解决问题！

AttributeError: module 'keras.layers' has no attribute 'experimental'怎么解决

错误 `AttributeError: module 'keras.layers' has no attribute 'experimental'` 通常发生在尝试访问在当前版本的 Keras 库中不存在的模块或属性时。在较早的版本中，`experimental` 是 Keras 的一部分，但在之后的版本更新中，可能已经被移除或者重命名。解决这个问题的方法如下：

1. 确认你的 Keras 版本：由于 Keras 已经集成到 TensorFlow 中，可以使用 `tf.keras` 作为后端。你可以通过运行 `tf.__version__` 来确认你安装的 TensorFlow 版本。如果版本过旧，一些 API 可能已经不再支持。

2. 如果你正在使用的是 TensorFlow 2.x 版本，尝试使用 TensorFlow 提供的实验性 API。在 TensorFlow 2.x 中，实验性功能通常在 `tf.contrib` 命名空间下，但是在 2.0 版本之后，`tf.contrib` 被弃用，部分功能迁移到了 `tf.keras.layers` 下的 `experimental` 子模块。然而，建议尽可能使用稳定和官方支持的 API，而不是实验性的。

3. 查看官方文档或变更日志：了解 Keras API 的更新和变更。官方文档通常会列出弃用的功能以及替代的解决方案。

4. 如果确实需要使用实验性的特性，确保查看官方迁移指南，了解如何从旧版本迁移到新版本。根据你的需求，可能需要修改代码或使用不同的方法。

5. 升级 TensorFlow：如果实验性功能对于你的项目是必要的，而你的 TensorFlow 版本过旧，考虑升级到最新版本的 TensorFlow。