AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'conatant_initializer'

这个错误通常是因为TensorFlow版本不兼容导致的。在较新的TensorFlow版本中，一些函数和属性已被弃用或更改。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 检查您的TensorFlow版本是否与代码兼容。如果不兼容，请尝试降低TensorFlow版本或更新代码以适应新版本。

2. 如果您使用的是较新的TensorFlow版本，请尝试使用tf.compat.v1模块来调用被弃用的函数和属性。例如，将tf.constant_initializer替换为tf.compat.v1.constant_initializer。

3. 如果您使用的是较旧的TensorFlow版本，请尝试使用tf.contrib模块来调用新的函数和属性。例如，将tf.truncated_normal替换为tf.contrib.distributions.truncated_normal。

下面是一个可能的解决方案，假设您的TensorFlow版本为2.0或更高版本：

import tensorflow as tf

# 将tf.constant_initializer替换为tf.compat.v1.constant_initializer
initializer = tf.compat.v1.constant_initializer(0.0)

# 将tf.truncated_normal替换为tf.random.truncated_normal
weights = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([784, 256], stddev=0.1))

# 如果您需要使用被弃用的函数和属性，请使用tf.compat.v1模块
hidden = tf.compat.v1.layers.dense(inputs, units=256, activation=tf.nn.relu)

# 如果您需要使用新的函数和属性，请使用tf.contrib模块
logits = tf.contrib.layers.fully_connected(hidden, num_outputs, activation_fn=None)