AttributeError: module 'keras.api._v2.keras' has no attribute 'metrics'

这个错误通常出现在使用tensorflow 2.x版本中，使用旧版本API的代码会导致此错误，可以通过使用新的API替换旧的API解决此问题，例如：

旧版本API：

import keras

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

新版本API：

from tensorflow import keras

model.compile(optimizer='adam',
              loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
              metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])

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AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'CuDNNLSTM'

如果您在使用Keras 2.4.0及以上版本时遇到“AttributeError: module 'keras.api\_v2.keras.layers' has no attribute 'CuDNNLSTM'”的错误，可能是因为Keras已经将CuDNNLSTM层移动到了tensorflow.keras.layers中。

因此，在Keras 2.4.0及以上版本中，您应该使用以下方式导入CuDNNLSTM层：

import tensorflow as tf

# 定义CuDNNLSTM层
lstm_layer = tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM(units=64)

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
    lstm_layer,
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(test_data, test_labels))

在上面的代码中，我们使用tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM来导入CuDNNLSTM层，并将其用于模型构建。在其他方面，代码与之前的示例相同。

需要注意的是，为了避免与其他版本的Keras发生冲突，请确保您的代码中只使用了一种导入方式。如果您在导入CuDNNLSTM层时遇到任何其他问题，请查看您的Keras版本文档或参考Keras官方文档。

AttributeError: module 'keras.metrics' has no attribute 'CategoricalAccuracy'

这个错误通常出现在使用较老版本的 Keras 时，因为 CategoricalAccuracy 是在新版本的 Keras 中引入的。要解决这个问题，你可以尝试更新 Keras 到最新版本。或者，你可以将 metrics 中的 CategoricalAccuracy 替换为 accuracy_score。