attributeerror: module 'tensorflow' has no attribute 'config'

### 回答1：
这个错误通常出现在使用较新版本的 TensorFlow 时，因为最新版本中已经移除了`config`模块。

如果你的代码中使用了`tensorflow.config`，那么你可以考虑使用`tensorflow.compat.v1.ConfigProto()`代替。

另外，如果你使用的是旧版本的 TensorFlow，可以考虑升级到较新的版本以解决这个问题。

### 回答2：
这个错误是因为你的代码中调用了TensorFlow的config属性，而这个属性在最新的TensorFlow版本中已经被移除了。这个属性通常用于配置TensorFlow的会话（session），包括设置GPU使用情况、并行性等等。

如果你使用的是最新版本的TensorFlow，那么你需要使用新的配置方式。新版本的TensorFlow使用tf.compat.v1.ConfigProto()类进行配置。例如，你可以使用以下代码来配置TensorFlow的会话：

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

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True

sess = tf.Session(config=config)

这里我们首先导入了tensorflow.compat.v1模块，因为新版本的TensorFlow中把一些旧的API都移动到了这个模块中。然后我们创建了一个ConfigProto对象，并设置了GPU选项。最后我们创建了一个会话Session，并把ConfigProto对象传递给它。

如果你是从旧版本的TensorFlow升级到最新版本，那么你需要把所有的config属性替换为上述的新方式。例如，你可以把下面这样的代码：

import tensorflow as tf

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True

sess = tf.Session(config=config)

替换为：

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

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True

sess = tf.Session(config=config)

这样就可以避免上述的错误了。

### 回答3：
这个错误出现在使用TensorFlow库时，通常是因为在导入TensorFlow时没有正确地引用config模块。

要解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 检查TensorFlow版本。如果使用的是TensorFlow2.0或更高版本，则不需要使用config模块。在这种情况下，可以尝试删除代码中所有引用config的行。

2. 确保正确导入模块。在导入TensorFlow时，应该使用以下语句：

import tensorflow as tf

from tensorflow import keras

如果在代码中使用了其他的导入语句，可能会导致config模块无法使用。请检查代码并进行修改。

3. 更新Tensorflow. TensorFlow更新可能已经导致config的使用方式发生更改。安装最新版本可以解决这个问题。

4. 在代码中手动声明config模块。如果以上方法都不起作用，则可以尝试手动声明config模块。可以使用以下语句：

from tensorflow.python.eager import context

if not context.executing_eagerly():

tf.compat.v1.enable_eager_execution()

tf.config.optimizer.set_jit(True)

这个方法的效果在旧版本的TF上是比较可行的。

总之, AttributeError: Module 'tensorflow' has no attribute 'config'问题的解决方法取决于实际情况，但是经过上述方案之后，问题应该能够得到解决。