你的代码版本太老了，tensorflow2.10.0 里面没有get_session()这个函数了，从新写一次

非常抱歉，我之前的回答中确实存在错误。在TensorFlow 2.0及以上版本中，已经弃用了`get_session()`函数。下面是一个新的示例代码，可以在TensorFlow 2.0及以上版本中运行。

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

# 加载模型
module_url = "https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/2"
embed = hub.KerasLayer(module_url)

# 创建会话
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
sess = tf.compat.v1.Session()
tf.compat.v1.keras.backend.set_session(sess)

# 测试代码
text = ["hello", "world"]
embeddings = sess.run(embed(text))
print(embeddings)

在这个新的示例代码中，我们使用了`tf.compat.v1.Session()`函数创建了一个会话，并使用`tf.compat.v1.keras.backend.set_session()`函数将该会话设置为默认的Keras会话。然后，我们使用`sess.run()`函数运行嵌入模型，得到了两个句子的嵌入表示。最后，我们将这些嵌入表示打印出来以作为测试。

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tensorflow2.10.0对应的tensorflow_datasets

可以通过以下命令安装tensorflow_datasets来使用：

pip install tensorflow_datasets

如果您需要安装指定版本的tensorflow_datasets，请使用以下命令：

pip install tensorflow_datasets==<version number>

TensorFlow2.10.0对应的tflite_runtime版本

TensorFlow 2.1.0对应的tflite_runtime版本是2.1.0。你可以通过以下命令安装：

pip install tensorflow==2.1.0
pip install https://dl.google.com/coral/python/tflite_runtime-2.1.0.post1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

请注意，tflite_runtime版本可能因操作系统和硬件平台而异。