from tensorflow.contrib.rnn.python.ops import core_rnn_cell报错

这个错误可能是因为你的 TensorFlow 版本不兼容 `core_rnn_cell` 模块。这个模块在 TensorFlow 1.x 版本中被广泛使用，但在 TensorFlow 2.x 版本中被弃用。如果你正在使用 TensorFlow 2.x 版本，你应该使用 `tf.keras.layers` 模块中的 RNN 层代替 `core_rnn_cell` 模块。如果你仍然需要使用 `core_rnn_cell` 模块，你需要将 TensorFlow 降级到 1.x 版本。

相关问题

ERROR: No matching distribution found for tensorflow.contrib.rnn.python.ops

As of TensorFlow 2.0, the `tensorflow.contrib` module has been removed. Therefore, you cannot install the `tensorflow.contrib.rnn.python.ops` package.

Instead, you should use the built-in `tf.keras.layers` module to create recurrent neural networks. For example:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.LSTM(64),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

This code creates a model with an LSTM layer with 64 units and a dense layer with 10 units. You can then train this model using the `fit` method:

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

This code compiles the model with the `categorical_crossentropy` loss function, the `adam` optimizer, and the `accuracy` metric. It then trains the model for 10 epochs on the training data `x_train` and `y_train`, and validates the model on the test data `x_test` and `y_test`.

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'

这个错误可能是因为您使用的是TensorFlow 2.x版本，而不是1.x版本。在TensorFlow 2.x版本中，许多API已被删除或移动。

您可以尝试使用以下代码来解决此问题：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

或者，您可以尝试使用以下代码来替换`tf.contrib`的代码：

from tensorflow.python.ops import array_ops
from tensorflow.python.ops import math_ops
from tensorflow.python.ops import embedding_ops
from tensorflow.python.ops import rnn_cell_impl
from tensorflow.python.ops import variable_scope

如果您的代码中有其他使用TensorFlow 1.x API的部分，您可能需要进行其他修改以使其与TensorFlow 2.x版本兼容。