from keras.models import Sequential报错：AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__'

这个报错是因为tensorflow的版本问题导致的。在tensorflow 2.0之后，tf.compat.v2已经成为了默认的导入方式，不再需要使用tf2.0之前的兼容性导入方式。而在keras中，如果你还在使用旧版本的keras（比如keras 2.3.1及以下版本），那么可能会出现这个问题。

解决方法如下：
1. 如果你使用的是tensorflow 2.0及以上版本，那么可以直接使用`from tensorflow.keras.models import Sequential`导入模型。
2. 如果你使用的是旧版本的tensorflow（比如tensorflow 1.x），那么可以尝试升级到tensorflow 2.0或以上版本，或者使用旧版本的keras中的兼容性导入方式`from keras.models import Sequential`。

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Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/Electric-Power-Hourly-Load-Forecasting-using-Recurrent-Neural-Networks-master/load_forecasting.py", line 7, in <module> from keras.models import Sequential File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 21, in <module> from keras import models File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\models\__init__.py", line 18, in <module> from keras.engine.functional import Functional File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\engine\functional.py", line 26, in <module> from keras import backend File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\backend.py", line 32, in <module> from keras import backend_config File "D:\Python37\lib\site-packages\keras\backend_config.py", line 33, in <module> @tf.__internal__.dispatch.add_dispatch_support AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__' 进程已结束，退出代码为 1

根据您提供的错误信息，看起来您在运行一个脚本时遇到了模块导入错误。脚本中的 `load_forecasting.py` 文件无法导入 `keras` 模块的一些组件。

这个问题通常是由版本不兼容或依赖项问题引起的。在最新版本的 TensorFlow 中，`keras` 被整合到 TensorFlow 的核心中，而不再是单独的模块。由于这种变化，可能会导致一些旧脚本在导入 `keras` 组件时出现错误。

为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 更新依赖项：
- 确保您的 TensorFlow 和 Keras 版本是最新的。您可以使用 `pip` 命令更新它们，例如 `pip install --upgrade tensorflow keras`。
- 更新其他相关依赖项，如 NumPy、Pandas 等。

2. 修改导入语句：
- 如果您的 TensorFlow 版本是 2.x，可以尝试将导入语句修改为 `from tensorflow.keras.models import Sequential`。
- 如果您使用的是旧版本的 TensorFlow（1.x），则修改导入语句为 `from keras.models import Sequential`。

请根据上述建议检查和调试您的代码，以解决模块导入错误。如果问题仍然存在，请提供更多关于脚本、项目结构和依赖项的信息，我将尽力提供更多帮助。

Keras为2.6.0 AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'CuDNNLSTM'

Keras 2.6.0中已将CuDNNLSTM删除。现在可以使用`tf.keras.layers.LSTM`或`tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM`来代替。

如果您的TensorFlow版本为2.0及以上，则应使用`tf.keras.layers.LSTM`，如下所示：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np

# 准备数据
timesteps = 50
input_dim = 3
X_train = np.random.randn(1000, timesteps, input_dim)
y_train = np.random.randn(1000, 1)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', lr=0.002)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=60, batch_size=32)

如果您的TensorFlow版本低于2.0，则可以使用`tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM`，如下所示：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.compat.v1.keras.layers import CuDNNLSTM, Dense
import numpy as np

# 准备数据
timesteps = 50
input_dim = 3
X_train = np.random.randn(1000, timesteps, input_dim)
y_train = np.random.randn(1000, 1)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(CuDNNLSTM(128, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', lr=0.002)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=60, batch_size=32)

请注意，使用`tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM`需要导入`tensorflow.compat.v1`模块，并且仅在使用CuDNN加速的GPU上运行。

希望这能帮助您在Keras 2.6.0中使用CuDNNLSTM。