在解决 ‘module ‘tensorflow’ has no attribute ‘compat’问题时，我们可以尝试降级Tensorflow版本。以下是详细的操作步骤和代码示例：
步骤1：确定要降级的Tensorflow版本
首先，我们需要确定要降级的Tensorflow版本。可以通过在终端或命令提示符中运行以下命令来查看已安装的Tensorflow版本：

如果你使用的是pip管理包

pip show tensorflow
或者

如果你使用的是conda管理包

conda list tensorflow
这将显示已安装的Tensorflow版本。选择一个较旧的版本作为目标版本。例如，如果当前版本为2.4.0，则可以选择降级到2.3.0版本。
步骤2：卸载当前版本的Tensorflow
在降级Tensorflow之前，需要先卸载当前版本的Tensorflow。可以使用以下命令来卸载Tensorflow：

使用pip卸载Tensorflow

pip uninstall tensorflow
或者

使用conda卸载Tensorflow

conda remove tensorflow
步骤3：安装目标版本的Tensorflow
现在，我们需要安装目标版本的Tensorflow。可以使用以下命令来安装特定版本的Tensorflow：

使用pip安装目标版本的Tensorflow（以2.3.0为例）

pip install tensorflow==2.3.0
或者

使用conda安装目标版本的Tensorflow（以2.3.0为例）

conda install tensorflow=2.3.0
在安装新版本时，可能需要先更新pip或conda到最新版本。可以使用以下命令来更新pip或conda：
更新pip：
pip install —upgrade pip
更新conda：
conda update conda
步骤4：验证安装的Tensorflow版本是否正确
最后，验证安装的Tensorflow版本是否正确。在Python环境中运行以下代码来查看已安装的Tensorflow版本：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果显示的目标版本号与你想要降级的版本一致，则说明降级成功。如果仍然出现 ‘module ‘tensorflow’ has no attribute ‘compat’问题，请检查代码中是否正确使用了’compat’模块。在某些旧版本的Tensorflow中，’compat’模块可能已被弃用或更名。根据你使用的Tensorflow版本，可能需要修改代码中的相关引用。如果问题仍然存在，请尝试升级或降级到其他版本的Tensorflow，并检查代码是否与目标版本兼容。