module 'keras.api._v2.keras.losses' has no attribute 'softmax_cross_entropy'

这个错误的原因可能是因为您使用的 Keras 版本较老，`softmax_cross_entropy` 已经被弃用了，可以尝试使用 `categorical_crossentropy` 来代替，它是一个常见的多分类损失函数。您可以在模型编译时将其指定为损失函数：

from keras import losses

model.compile(loss=losses.categorical_crossentropy, optimizer='adam')

如果您使用的是 TensorFlow 2.x 版本，可以直接使用 TensorFlow 中的损失函数。例如：

import tensorflow as tf

model.compile(loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(), optimizer='adam')

请注意，对于不同的任务和数据集，选择合适的损失函数非常重要。

相关问题

module 'keras.api._v2.keras' has no attribute 'datasets'

出现这个错误的原因是代码中使用了错误的模块函数。引用指出，keras.utils模块下没有plot_model这个函数。而引用中的错误信息也显示了AttributeError: module 'keras.utils' has no attribute 'plot_model'。
解决这个问题的方法是使用正确的模块。引用提供了一个解决方案，即将import keras改成from tensorflow import keras。这样可以使用正确的模块来调用函数。
至于你提到的module 'keras.api._v2.keras' has no attribute 'datasets'的问题，我需要更多的上下文信息才能给出答案。希望你可以提供更多的代码和错误信息，这样我才能更准确地回答你的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [解决AttributeError: module ‘keras.utils‘ has no attribute ‘plot_model](https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/122270172)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

module 'keras.api._v2.keras.datasets' has no attribute 'minst'

在Keras中，正确的模块名称是`keras.datasets`不是`keras.api._v2.keras.datasets`。另外，正确的MNIST数据集的属性名称是`mnist`而不是`minst`。你可以使用以下代码来加载MNIST数据集：

from keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

这段代码将会从Keras的`datasets`模块中加载MNIST数据集，并将训练集和测试集分别存储在`(x_train, y_train)`和`(x_test, y_test)`中。