attributeerror: module 'tensorflow._api.v1.random' has no attribute 'set_seed'

这个错误是因为 TensorFlow 的版本不同导致的，可能是因为您使用的 TensorFlow 版本过低，没有 set_seed 这个属性。建议升级 TensorFlow 版本或者使用其他的随机种子设置方法。

相关问题

AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.random' has no attribute 'set_seed'

这个错误通常发生在 TensorFlow 2.x 中，因为 TensorFlow 2.x 已经移除了 `tensorflow.set_random_seed()` 方法，而改用 `numpy.random.seed()` 或 `tf.random.set_seed()` 方法来设置随机种子。所以，可以尝试将代码中的 `tensorflow.set_random_seed()` 替换为 `tf.random.set_seed()` 或者 `numpy.random.seed()`，这样应该就可以避免这个错误了。

AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.compat.v1.random' has no attribute 'set_seed'

这个错误通常是由于TensorFlow版本不兼容或者代码中使用了已经被弃用的函数或模块。针对这个错误，你可以尝试以下几种解决方法：

1. 检查你的TensorFlow版本是否支持使用该函数或模块。你可以查看TensorFlow官方文档来确定哪些版本支持该函数或模块。

2. 如果你的TensorFlow版本过低，你可以尝试升级到最新版本。你可以使用pip命令来升级TensorFlow：pip install --upgrade tensorflow。

3. 如果你的代码中使用了已经被弃用的函数或模块，你可以尝试使用新的函数或模块来替代它们。你可以查看TensorFlow官方文档来了解哪些函数或模块已经被弃用，并找到替代它们的新函数或模块。

4. 如果你的代码中使用了TensorFlow 1.x的函数或模块，而你正在使用TensorFlow 2.x版本，你可以尝试使用TensorFlow 1.x兼容模块来解决问题。你可以使用以下代码来导入TensorFlow 1.x兼容模块：

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