Сообщение об ошибке «AttributeError: модуль «tensorflow» не имеет атрибута «Сессия»» указывает на то, что используемый вами модуль TensorFlow не имеет атрибута «Сессия». Класс Session использовался в TensorFlow 1.x для запуска вычислительных графиков, но он устарел в TensorFlow 2.x и более поздних версиях.

Чтобы решить эту проблему, у вас есть несколько вариантов:

1. Проверьте версию TensorFlow: убедитесь, что у вас установлена ​​последняя версия TensorFlow. Вы можете обновить TensorFlow, выполнив следующую команду:

   pip install --upgrade tensorflow

2. Используйте режим совместимости TensorFlow 1.x. Если у вас есть код, основанный на TensorFlow 1.x и классе Session, вы можете включить режим совместимости TensorFlow 1.x в TensorFlow 2.x. Добавьте следующий оператор импорта в начало кода:

   import tensorflow.compat.v1 as tf
   tf.disable_v2_behavior()

   Это позволит вам использовать код стиля TensorFlow 1.x с классом Session при использовании TensorFlow 2.x.

3. Обновите свой код: если вы используете код, который явно ссылается на «Сессию» в TensorFlow 2.x, вам необходимо обновить его, чтобы использовать новую модель выполнения. Вместо использования «Сессии» вы можете использовать режим активного выполнения, который является режимом по умолчанию в TensorFlow 2.x. При активном выполнении операции выполняются немедленно и не требуют объекта «Сессия».

   Вот пример выполнения простого вычисления в TensorFlow 2.x:

   import tensorflow as tf
   a = tf.constant(2)
   b = tf.constant(3)
   result = tf.add(a, b)
   print(result.numpy())  # Prints the result

   В этом случае вычисление выполняется без необходимости использования объекта «Сессия».

Не забудьте выбрать вариант, который лучше всего соответствует вашему коду и версии TensorFlow. Обычно рекомендуется выполнить обновление до последней версии, чтобы получить доступ к новейшим функциям и улучшениям.