AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'GraphDef'

最新推荐文章于 2024-10-30 07:15:00 发布

十里倾诚

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/langjijianghu_123/article/details/104731147

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问题：：tensorflow 1.2.0 tf.GraphDef()出现

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'GraphDef'

解决方式：降低tensorflow 版本 eg：tensorflow 1.14.0

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AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘int‘解决方案

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参考：https://blog.youkuaiyun.com/u014466109/article/details/88877321?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task 事件经过：现在已经是凌晨一点半，从昨天下午开始在 windows 的 anaconda 配置 yolov3 的训练环境，一直出各种问题，很烦。两小时前遇到这个问题： https://blog.youkuaiyun.com/u014466109/article/details/88877321?

Error-module 'tensorflow' has no attribute 'GraphDef' 'Session'

秀呀秀的博客

03-23

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tensorflow 2.0.0 Error: module 'tensorflow' has no attribute 'GraphDef' graph_def = tf.GraphDef.FromString(file_handle.read()) graph_def = tf.compat.v1.GraphDef.FromString(file_handle.read())...

AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘GraphDef‘ 或者‘Session‘

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09-29

8509

在tensorflow2运行代码出现此问题。 module ‘tensorflow’ has no attribute 'XXX’一般是tensorflow2和tensorflow1 不兼容问题。问题解决办法：在tf后面加.compat.v1 事例1（module ‘tensorflow’ has no attribute ‘GraphDef’）： tensorflow1下： tf.GraphDef() tensorflow2下： tf.compat.v1.GraphDef() 事例2（module

tensorflow2.0解决AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘GraphDef‘

On the road

08-27

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tensorflow2.0解决AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘GraphDef’ 代码 graph_def = tf.GraphDef() 报错信息 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'GraphDef' 解决办法 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() tensorflow2

module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘GraphDef‘

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1743

修改方法是将含有tf架构的语句进行修改，例如如下两个语句当中将tf后紧跟.compat.v1 detection_graph = tf.compat.v1.Graph() sess = tf.compat.v1.Session(graph=detection_graph)

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陶陶name

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AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'的问题

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疫情期间在家跑的代码都是放在别人的服务器上，回校后，发现代码跑起来，报错 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'，查了下，这是tensorflow的版本问题。我看了下，我的版本是2.0以上。解决方案： 1、将直接从keras导入的模块都修改成从tensorflow.keras里导入具体可参考https://github.com/keras-team/keras/issues/1237...

AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘get_default_graph‘

DZSpace，专注于计算机科学与技术领域的技术博主，致力于分享实用知识与技巧，帮助读者快速掌握技术要点，共同探索计算机世界的无限可能。欢迎访问DZSpace的博客，一起学习进步！

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解决TF2.X出现AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘get_default_graph‘错误

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tensorflow使用Session、GraphDef等模块时报错：AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘xxx‘，已解决

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tensorflow 2.0 出现AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘get_default_graph‘的解决办法

怀恋的愤怒的博客

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问题不知道大家在使用深度学习技术的时候，在调代码的过程中是否有碰到这样的问题：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘get_default_graph’。如果有，那你应该算找对博客了。问题图片如下：其他人的解决办法当时，在碰到这个问题的时候，我就拼命的找解决方法，但是都没有什么作用，四处碰壁，写此博客就是想让遇到这些问题的人提高效率。在此我列出其他大哥的解决办法： https://blog.youkuaiyun.com/public669

AttributeError: module tensorflow has no attribute estimator

最新发布

05-29

### TensorFlow 中关于 AttributeError: module has no attribute estimator 的错误解决方案在 TensorFlow 中遇到 `AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'estimator'` 错误时，通常是由于 TensorFlow 版本不兼容或使用了错误的模块路径导致的。以下是可能的原因及解决方法： #### 1. 检查 TensorFlow 版本 `tf.estimator` 是从 TensorFlow 1.3 开始引入的高级 API。如果使用的 TensorFlow 版本低于 1.3，则会触发此错误。可以通过以下命令检查 TensorFlow 的版本： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 如果版本低于 1.3，需要升级到支持 `tf.estimator` 的版本[^1]。 #### 2. 确保正确导入模块在 TensorFlow 2.x 中，`tf.estimator` 被保留在 `compat.v1` 模块中。因此，如果使用的是 TensorFlow 2.x，应改为以下方式导入： ```python import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() estimator = tf.estimator ``` 通过这种方式可以确保兼容 TensorFlow 1.x 的行为[^2]。 #### 3. 验证安装是否完整有时，TensorFlow 安装可能不完整或损坏，导致某些模块无法正常加载。可以通过重新安装 TensorFlow 来解决此问题： ```bash pip install --upgrade tensorflow ``` 如果需要 GPU 支持，可以安装 `tensorflow-gpu`（适用于 TensorFlow 1.x）或 `tensorflow`（适用于 TensorFlow 2.x，已内置 GPU 支持）。 #### 4. 检查代码中的拼写错误确保代码中没有拼写错误。例如，`tf.estimator` 应该是完整的模块名，而不是 `tf.estmator` 或其他类似错误。 #### 示例代码以下是一个简单的示例，展示如何在 TensorFlow 2.x 中正确使用 `tf.estimator`： ```python import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() # 定义输入函数 def input_fn(): return tf.data.Dataset.from_tensor_slices(([[1., 2.]], [[0]])) # 创建一个简单的线性回归模型 model = tf.estimator.LinearRegressor(feature_columns=[tf.feature_column.numeric_column('x')]) # 训练模型 model.train(input_fn=input_fn, steps=10) ``` ### 注意事项 - 如果仍然遇到问题，建议检查 TensorFlow 的具体版本以及相关依赖项（如 CUDA 和 cuDNN）是否匹配。 - 在 TensorFlow 2.x 中，默认启用了 Eager Execution，因此部分 TensorFlow 1.x 的功能需要通过 `compat.v1` 模块访问。