module 'keras.api._v2.keras.experimental' has no attribute 'export_saved_mode1'

这个错误提示是因为在keras.api._v2.keras.experimental模块中并没有名为export_saved_mode1的属性。可能是在使用这个属性时打错了字母，正确的应该是export_saved_model。

如果你需要导出一个已经训练好的Keras模型，可以使用export_saved_model方法。该方法需要将模型对象和保存路径作为参数传入，例如：

from keras.experimental import export_saved_model

model = # 已经训练好的Keras模型
export_saved_model(model, './saved_model')

上述代码将训练好的Keras模型导出并保存到当前目录下的saved_model文件夹中。

相关问题

module 'keras.api._v2.keras.experimental' has no attribute 'HParams'

这个错误可能是因为你正在使用旧版本的Keras API，而`HParams`是在新版本的Keras中引入的。尝试使用最新版本的Keras API，并确保在代码中正确导入`HParams`。你可以在代码中添加以下导入语句来解决此问题：

from keras.utils import HParams

如果你使用的是TensorFlow 2.0或更高版本，则可以使用以下导入语句：

from tensorflow.keras.utils import HParams

如果这仍然无法解决问题，请检查您的Keras版本是否与您的TensorFlow版本兼容。您可以通过以下命令检查您的Keras版本：

import keras
print(keras.__version__)

确保您的Keras版本与您的TensorFlow版本兼容。你也可以尝试更新您的Keras版本以解决此问题。

module 'keras.api._v2.keras.datasets' has no attribute 'minst'

在Keras中，正确的模块名称是`keras.datasets`不是`keras.api._v2.keras.datasets`。另外，正确的MNIST数据集的属性名称是`mnist`而不是`minst`。你可以使用以下代码来加载MNIST数据集：

from keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

这段代码将会从Keras的`datasets`模块中加载MNIST数据集，并将训练集和测试集分别存储在`(x_train, y_train)`和`(x_test, y_test)`中。