Tensorflow版本1.0到2.0版本遇到的问题

最新推荐文章于 2023-09-08 11:03:31 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42907161/article/details/109130736
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本文解决了TensorFlow从1.x到2.x版本升级过程中遇到的兼容性问题，具体介绍了如何将旧版本的代码适配到新版本，例如通过将tf.placeholder替换为tf.compat.v1.placeholder来解决模块属性不存在的问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

遇到的第一个问题就是不同版本代码的不兼容问题。
比如：module ‘tensorflow’ has no attribute ‘placeholder’？
还有很多2.x版本中没有1.x模块的
搜了很多博客，都说的是

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

但是我这里提示是没有这个compat模块，后来查找到资料说是把代码中调用模块的代码部分tf换成tf.compat.v1，比如下面的。

tf.placeholder(type, shape)
tf.compat.v1.placeholder(type,shape)

这样就可以了。
参考链接https://cloud.tencent.com/developer/article/1473538

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tensorflow1.0和tensorflow2.0兼容问题 方法一 # 将import tensorflow as tf改成下面两条语句即可 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() 方法二 对应的语句替换 tensorflow1.0 tensorflow2.0 tf.truncated_normal() tf.random.truncated_normal() tf.placeholder() tf.co
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