module 'tensorflow_core.keras.layers' has no attribute 'Normalization'

这个错误通常是因为你正在使用TensorFlow 2.x，而 `Normalization` 层在TensorFlow 2.x中已被删除。相反，TensorFlow 2.x中提供了 `BatchNormalization` 层。如果你想使用 `BatchNormalization` 层，可以这样导入它：

from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization

如果你确实需要使用 `Normalization` 层，可以使用 TensorFlow 1.x 版本，或者查看是否有其他替代方案。

相关问题

module 'tensorflow.keras.layers' has no attribute 'batch_normalization'

这个问题的原因可能是你在使用 TensorFlow 2.0 或更高版本时，使用了旧版本的 Keras API。在 TensorFlow 2.0 中，Keras 已经被整合到 TensorFlow 中，因此你应该使用 `tensorflow.keras.layers` 而不是 `keras.layers`。此外，`batch_normalization` 现在被放在了 `tensorflow.keras.layers.experimental` 模块中。

你可以尝试将代码中的 `keras.layers` 改为 `tensorflow.keras.layers`，并将 `batch_normalization` 改为 `experimental` 目录下的 `BatchNormalization`。例如：

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation

model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))

如果你仍然遇到问题，可以尝试更新 TensorFlow 到最新版本。

module 'tensorflow.keras.layers' has no attribute 'Normalization'

根据提供的引用内容，报错"module 'tensorflow.keras.layers' has no attribute 'Normalization'"是因为您使用的TensorFlow版本较低，而Normalization是从TensorFlow 2.6.0版本开始引入的功能。要解决这个问题，您可以通过升级TensorFlow来获得Normalization功能。确保您的Python版本与TensorFlow版本匹配（TensorFlow 2.6.0版本以上一般需要Python 3.7版本及以上）。
您可以使用以下命令使用pip安装最新版本的TensorFlow：

pip install --upgrade tensorflow

如果您已经安装了较低版本的TensorFlow，请先卸载旧版本，然后再重新安装最新版本。
请注意，Normalization只适用于TensorFlow 2.6.0及更高版本。如果您的TensorFlow版本不支持Normalization，您可以尝试使用其他方法进行数据归一化或标准化。