使用CudnnLSTM会出现这样的错误: kaggle内核中没有名为'tensorflow.contrib‘的模块

。

这个错误是因为在TensorFlow 2.0及以上版本中，tensorflow.contrib模块已被移除，不再支持。CudnnLSTM是tensorflow.contrib.rnn模块中的一个函数，因此在新版本的TensorFlow中无法直接使用。

解决这个问题的方法是使用TensorFlow 2.0及以上版本提供的内置LSTM函数，例如tf.keras.layers.LSTM。这是TensorFlow的高级API，可以直接在模型中使用。

下面是一个示例代码，展示如何使用tf.keras.layers.LSTM替代CudnnLSTM：

import tensorflow as tf

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.LSTM(64, input_shape=(10, 32)))  # 替代CudnnLSTM

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在这个示例中，我们使用tf.keras.layers.LSTM替代了CudnnLSTM。你可以根据自己的需求调整LSTM层的参数，例如隐藏单元的数量。

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希望这个回答对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。