TensorFlow报错：disable_resource_variables及ImportError问题求助

这是因为你使用的tflearn库长期未维护，与当前的TensorFlow 2.13及Python 3.11版本存在严重兼容性问题：

• TensorFlow 2.x版本迭代后，内部模块tensorflow.python.util.nest中的is_sequence方法已被移除或调整，而tflearn的代码仍在尝试导入这个废弃API，直接触发ImportError。
• 同时出现的disable_resource_variables警告，也是因为tflearn依赖的TensorFlow旧版变量管理API已被标记为废弃。

• 替换为TensorFlow官方Keras API（推荐）：tflearn的核心功能（如循环层LSTM/GRU、模型构建流程）都可以用TensorFlow自带的tf.keras替代，比如用tf.keras.layers.LSTM替换tflearn的LSTM层，兼容性和长期维护性更有保障。
• 降级环境适配tflearn：如果一定要保留tflearn，可调整到它兼容的环境：
  1. 降级Python到3.9或3.10版本（tflearn对Python 3.11支持不佳）
  2. 安装tflearn兼容的TensorFlow版本，执行命令：pip install tensorflow==2.3.0，之后重新安装tflearn：pip install tflearn
• 修改tflearn源码（不推荐）：找到路径C:\Python311\Lib\site-packages\tflearn\layers\recurrent.py，将第17行的from tensorflow.python.util.nest import is_sequence替换为import tensorflow as tf，并把代码中所有调用is_sequence的地方改成tf.nest.is_sequence，但这种修改容易引发其他兼容性问题，不建议新手操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Osama