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

这个错误通常是因为你正在使用的 Keras 版本过低，而这个版本中没有 `experimental` 模块。

你可以尝试更新 Keras 到最新的版本，方法如下：

!pip install keras --upgrade

如果你正在使用 TensorFlow 2.x，你也可以使用 TensorFlow 的内置 Keras 模块，方法如下：

from tensorflow import keras

这样就可以避免出现这个问题了。

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。