把这段代码imageRotated = tf.contrib.image.rotate(imageFlip, angles, interpolation="NEAREST")改变为TensorFlow 2.0，还使用相同的参数角度插值，确保张量不变

这是您要求的代码：

imageRotated = tf.image.rot90(imageFlip, k=angles//90, name=None)

在这个新的代码中，我们使用tf.image.rot90（）函数来代替tf.contrib.image.rotate（）函数。 "k"参数是进行旋转的次数，我们将"angles//90"传递给它，因为这是得到所需旋转次数的简单方法。 然后，我们将"interpolation"参数从"NEAREST"更改为默认的"bilinear"。 "name"参数保持为默认值"None"，以便在使用TensorFlow 2.0时保持相同。

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pool = tf.contrib.layers.max_pool2d(norm, [2, 2], padding='SAME')改成tensorflow2.0版本

在TensorFlow 2.0中，您可以使用`tf.keras.layers.MaxPool2D`来代替`tf.contrib.layers.max_pool2d`。以下是如何使用`tf.keras.layers.MaxPool2D`进行最大池化的示例代码：

import tensorflow as tf

# 假设norm是一个输入张量
pool = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2), padding='SAME')(norm)

这将使用大小为2x2的池化窗口进行最大池化，并使用“SAME”填充模式。

slim = tf.contrib.slim AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'

个错误是因为在TensorFlow 2.0中，`tf.contrib`模块已经被移除了，所以无法使用`tf.contrib.slim`。如果你想在TensorFlow 2.0中使用`slim`，可以使用`tf.compat.v1`模块来代替`tf.contrib.slim`。你可以按照以下步骤进行修改：
1. 将`import tensorflow as tf`改为`import tensorflow.compat.v1 as tf`
2. 在代码的开头添加`tf.disable_v2_behavior()`
3. 将所有的`tf.contrib.slim`改为`tf.compat.v1.slim`

修改后的代码如下所示：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

# 其他代码
slim = tf.compat.v1.slim