AttributeError: module 'keras.api._v2.keras' has no attribute 'callbacks'

This error occurs when you try to access the `callbacks` module in Keras version 2 using the wrong import statement.

In Keras version 2, the `callbacks` module is located under `tensorflow.keras.callbacks` instead of `keras.callbacks`.

To fix this error, you need to update your import statement to:

from tensorflow.keras import callbacks

Or, if you prefer to import only the `ModelCheckpoint` callback:

from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint

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AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'Transformer'

AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'Transformer' 错误是由于在keras的api中找不到名为'Transformer'的属性所引起的。这可能是因为您使用的keras版本较旧，或者您没有正确导入所需的模块。

要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：
1. 确保您使用的是最新版本的keras。您可以通过运行`pip install --upgrade keras`来更新keras。
2. 确保您已经正确导入了所需的模块。在使用Transformer之前，您需要导入相应的模块。例如，如果您使用的是keras的官方实现，您可以尝试导入`from keras.layers import Transformer`。
3. 如果您仍然遇到问题，请检查您的代码是否存在拼写错误或其他语法错误。确保您正确地使用了所需的类和方法。

AttributeError: module 'keras.api._v2.keras' has no attribute 'rnn'

针对您提到的三个问题，我将分别给出解决方法。

针对第一个问题，AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'，这个错误通常发生在使用旧版本的TensorFlow时，因为旧版本中的一些模块已经被删除或重命名。在新版本的TensorFlow中，'contrib'模块已经被移除。要解决这个问题，您可以尝试使用新的TensorFlow API来实现相同的功能，或者查看您的代码中是否有使用到'contrib'模块的地方，如果有的话，可以尝试使用其他替代方案来代替原来的功能。

针对第二个问题，AttributeError: module 'numpy' has no attribute '_no_nep50_warning'，这个错误通常是因为您的NumPy版本过低导致的。尝试更新NumPy可能无法解决这个问题，因为您的Python环境可能有限制只能使用特定版本的NumPy。一个解决方法是尝试手动安装适合您Python环境的较新版本的NumPy。您可以使用以下命令安装较新版本的NumPy：

pip install --upgrade numpy

如果您的Python环境有限制，您可能需要与管理员或者负责维护Python环境的团队联系，以获取更多帮助。

针对第三个问题，module 'keras.api._v1.keras.datasets.mnist' has no attribute 'train'，这个错误通常是因为Keras的API发生了变化导致的。在最新版本的Keras中，'mnist'模块中的'train'属性已经被改成了'load_data()'方法。要解决这个问题，您只需要将您的代码中出现的'mnist.train'改成'mnist.load_data()'即可。

最后，关于您提到的问题，AttributeError: module 'keras.api._v2.keras' has no attribute 'rnn'，这个错误通常是因为您使用的是较新版本的Keras，而较新版本的Keras中的'rnn'模块已经被改为其他名称或者被重新组织。要解决这个问题，您可以查阅Keras官方文档或者API参考来了解最新版本中'rnn'模块的具体变动情况，并根据最新的API来修改您的代码。

希望以上解决方法对您有帮助。如果您还有其他问题，请随时提问。