AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'truncated_normal'报错怎么修改

这个错误可能是因为您的 TensorFlow 版本过低导致的，您可以尝试升级 TensorFlow 版本或者使用其他的随机初始化方法。如果您使用的是 TensorFlow 2.x 版本，可以使用 tf.random.truncated_normal() 方法代替 tf.truncated_normal() 方法。

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

对于您提到的问题"AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.random' has no attribute 'truncated_normaL'"，这个错误提示表明在'tensorflow._api.v1.random'模块中没有名为'truncated_normaL'的属性。这可能是由于您使用的TensorFlow版本不支持该属性，或者该属性名称拼写错误。

要解决这个问题，您可以尝试以下方法：
1. 确保您使用的是最新版本的TensorFlow。您可以通过升级TensorFlow来解决一些旧版本中存在的问题。
2. 检查您代码中对'truncated_normaL'属性的拼写，确保没有拼写错误。
3. 查看TensorFlow官方文档或者在TensorFlow社区中搜索有关'truncated_normaL'属性的信息，了解该属性是否被更名或替代。

如果以上方法都不能解决您的问题，您可以尝试咨询TensorFlow官方文档或者在TensorFlow社区中提问以获取更详细的帮助。

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1.random' has no attribute 'truncated_normal_initializer'

在您提供的引用中，出现了不同版本的TensorFlow之间的兼容性问题。在TensorFlow 2.x版本中，不再包含`tf.contrib`组件，因此您无法使用其中的函数和初始化器。这就是为什么您遇到了`AttributeError`的错误。

对于您提到的报错代码行`initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()`，可以将其替换为`initializer=tf.truncated_normal_initializer()`来解决问题。`tf.truncated_normal_initializer()`是一个TensorFlow的标准初始化器，可以用来代替`tf.contrib.layers.xavier_initializer()`。

至于您提到的`AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1.random' has no attribute 'truncated_normal_initializer'`，原因是在TensorFlow 2.x中，`truncated_normal_initializer()`函数被移动到了`tensorflow`模块下的`random`子模块中，所以您需要将代码修改为`initializer=tf.random.truncated_normal_initializer()`。