Tensorflow 2.1.0错误，模块“tensorflow”没有属性“”GraphKeys“”

TensorFlow是一个流行的开源深度学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow 2.0及更高版本引入了一些重大变化，其中一个变化是移除了之前版本中的Graph模式，因此在TensorFlow 2.1.0版本中，模块"tensorflow"不再具有"GraphKeys"属性。

在TensorFlow 2.0及更高版本中，模型构建和训练过程更加简化和直观，主要使用了动态计算图（eager execution）的方式。此变化使得TensorFlow更易于使用，并提高了开发效率。

解决这个错误的方法是，根据TensorFlow 2.1.0及更高版本的新特性进行代码调整。不再使用"GraphKeys"属性，而是根据新的方式进行模型构建、训练和推理。

以下是一个示例代码，展示了如何使用TensorFlow 2.1.0及更高版本构建一个简单的神经网络模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

在这个示例中，我们使用了tf.keras.Sequential构建了一个简单的神经网络模型。通过调用各种层（例如layers.Dense）来构建模型的各个层级。然后，我们使用model.compile指定了优化器（如Adam）、损失函数（如交叉熵）和评估指标（如准确率）。最后，我们使用model.fit对模型进行训练，并使用训练数据和测试数据进行验证。

这是一个简单的示例，您可以根据您的具体需求和数据集来构建更复杂的模型。如果您对TensorFlow的更多功能和用法感兴趣，可以参考腾讯云的TensorFlow产品介绍页面，该页面提供了关于腾讯云与TensorFlow相关的产品和服务信息。

需要注意的是，以上的答案是基于TensorFlow 2.1.0及更高版本，如果使用的是旧版本的TensorFlow，则可能需要针对该版本进行适当的调整。