from tensorflow.contrib.learn.python.learn.preprocessing.categorical import *报错

在 TensorFlow 2.x 版本中，`tensorflow.contrib` 模块已被移除，因此无法再使用 `tensorflow.contrib.learn.preprocessing.categorical`。相应地，您可以使用 `tensorflow.keras.preprocessing` 模块来进行类别编码。

下面是一个示例，展示了如何使用 `tensorflow.keras.preprocessing` 中的 `OneHotEncoder` 类来进行类别编码：

from tensorflow.keras.preprocessing import OneHotEncoder

# 假设有一个包含字符串类别的列表
categories = ['cat', 'dog', 'bird', 'cat', 'bird']

# 创建一个 OneHotEncoder 对象
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)

# 将类别列表转换为独热编码
encoded_categories = encoder.fit_transform([[category] for category in categories])

# 打印独热编码结果
print(encoded_categories)

请注意，这只是 `tensorflow.keras.preprocessing.OneHotEncoder` 的一个简单示例用法，您可以根据您的具体需求进行相应的调整。

希望这可以帮助您解决问题！如果您有任何其他问题，请随时提问。