module 'keras.api._v2.keras.initializers' has no attribute 'l2_regularizer'

这个问题通常是因为Keras版本的问题导致的。在旧版本的Keras中，使用`l2_regularizer`需要从`keras.regularizers`导入。但是在新版本中，`l2_regularizer`已经从`keras.initializers`中删除了。

如果您使用的是旧版本的Keras，您可以使用以下代码导入`l2_regularizer`：

from keras.regularizers import l2_regularizer

如果您使用的是新版本的Keras，则可以使用以下代码导入`l2`正则化：

from keras import regularizers

然后，您可以使用`regularizers.l2()`来定义一个L2正则化项。例如：

from keras.layers import Dense
from keras import regularizers

model.add(Dense(64, input_dim=64, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))

相关问题

module 'keras.api._v1.keras.initializers' has no attribute 'l2_regularizer'

这个错误是由于Keras的版本问题导致的。在旧版本的Keras中，L2正则化被定义在keras.regularizers中，而在新版本的Keras中，L2正则化被定义在keras.regularizers中。因此，将代码中的keras.initializers.l2_regularizer替换为keras.regularizers.l2即可解决这个问题。

AttributeError: module 'keras.api._v1.keras.__internal__.legacy.layers' has no attribute 'xavier_initializer'

这个错误通常表示您正在使用的Keras版本中已经删除了`xavier_initializer`函数，这个函数在早期版本中是可用的。

要解决此问题，您可以尝试使用`keras.initializers`模块中的其他初始化函数来替换`xavier_initializer`。例如，您可以使用`glorot_uniform`或`glorot_normal`来代替`xavier_initializer`，这些初始化器在实践中表现良好，并且可以在较新版本的Keras中使用。

您可以使用以下代码示例来替换`xavier_initializer`：

from keras import initializers

model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=initializers.glorot_uniform()))

请注意，如果您的代码使用的是旧版本的Keras API，请考虑将其更新为最新版本的API。最新版本的Keras包括许多强大的新功能和优化，可以提高您的模型性能和代码可读性。