attributeerror: 'model' object has no attribute '_get_distribution_strategy'

### 回答1：
这个错误是因为在使用 TensorFlow 模型时，模型对象没有 _get_distribution_strategy 属性。可能是因为 TensorFlow 版本过低或者模型对象没有正确初始化。需要检查代码中的 TensorFlow 版本和模型对象的初始化过程。

### 回答2：
这个错误通常是因为使用 TensorFlow 的分布式训练模块时指定了不正确的参数或配置。当在 TensorFlow 运行分布式训练时，会执行分布式策略的指定和应用。而在这个报错中，“model”对象并没有“_get_distribution_strategy”属性，因此就无法应用或执行正确的分布式策略。

要解决这个问题，可以检查模型的定义并确保它与分布式策略相容。此外，也可以检查是否有其他的代码或模块影响了分布式策略的功能。

如果您正在使用 TensorFlow 2.0 或更高版本，请确定您已正确指定分布式策略。例如，如果您使用了 MirroredStrategy，则可以像这样实例化它：

import tensorflow as tf

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

还可以使用其他分布式策略，例如 ParameterServerStrategy 或 MultiworkerMirroredStrategy。

在确保分布式策略正确指定并与模型相容后，可以重新运行代码并检查是否仍然遇到了相同的错误。如果还有其他问题，请查看 TensorFlow 的文档或向社区寻求帮助。

### 回答3：
这个错误是在TensorFlow的分布式模型训练时出现的，它通常表示训练代码中没有正确地配置分布策略。

在TensorFlow中，分布策略用于指定模型的分配方式，它可以指定使用哪种设备进行模型训练，比如CPU、GPU或者是多个GPU。如果没有正确地配置分布策略，那么就会出现这个错误。

解决这个错误的方法是检查训练代码中的`tf.distribute.Strategy`对象的创建和使用是否正确。具体而言，需要对以下内容进行检查：

1. 在创建训练模型时，需要使用`tf.keras.Input`方法创建输入层，而不是使用`tf.placeholder`方法。

2. 在创建训练模型时，需要将模型放在`tf.distribute.Strategy`的作用域之内。

3. 在使用`tf.keras.models.load_model`方法加载模型时，需要使用tf.distribute.Strategy.scope()语句，将模型加载到正确的作用域下。

4. 在定义损失函数时，需要使用`tf.reduce_mean`方法，将不同设备上的梯度均值相加。最终的损失函数应该是所有设备上的平均值。

总之，要解决`AttributeError: 'Model' object has no attribute '_get_distribution_strategy'`错误，需要仔细检查分布式训练代码中的各个环节，保证分布策略配置的正确性。