from tensorflow.contrib import learn报错没有learn

在TensorFlow 2.0中，`tensorflow.contrib`模块已被移除。所以如果你在TensorFlow 2.0中尝试导入`tensorflow.contrib`模块，你会得到一个`ModuleNotFoundError`错误。

如果你想使用`learn`模块，可以使用TensorFlow 1.x版本或使用`tf.keras`中提供的API。在TensorFlow 1.x版本中，你可以使用以下代码导入`learn`模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import learn

在TensorFlow 2.0中，你可以使用以下代码导入`tf.keras`中提供的API：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

然后你可以使用`keras`模块中的API来实现相同的功能。例如，如果你想使用DNN分类器，你可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Load data
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Preprocess data
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# Define model
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# Train model
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# Evaluate model
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)