tensorflow2.0中from tensorflow.contrib import learn替代代码

在 TensorFlow 2.0 中，`tensorflow.contrib` 已经被移除了，所以无法使用 `from tensorflow.contrib import learn` 这种方式导入 `learn` 模块。相应地，TensorFlow 2.0 中有一些新的 API 替代了 `learn` 模块中的功能。以下是一些替代方案：

1. 如果您需要使用 `learn.datasets` 模块中的数据集，请使用 `tensorflow_datasets` 库。例如，如果您需要使用 MNIST 数据集，您可以使用以下代码：

import tensorflow_datasets as tfds

mnist, info = tfds.load('mnist', with_info=True)

2. 如果您需要使用 `learn.preprocessing` 模块中的预处理功能，请使用 TensorFlow 2.0 中的 `tf.keras.preprocessing` 模块。例如，如果您需要使用 `learn.preprocessing.VocabularyProcessor` 类，请使用以下代码：

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)

3. 如果您需要使用 `learn.models` 模块中的模型，请使用 TensorFlow 2.0 中的 `tf.keras` 模块。例如，如果您需要使用 `learn.models.LogisticRegression` 类，请使用以下代码：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=10, activation='sigmoid'))

以上是一些常见的替代方案，但并不是全部。具体取决于您所使用的 `learn` 模块中的功能。您可以查看 TensorFlow 2.0 的官方文档，以了解有关替代方案的更多信息。