AttributeError: module 'tensorflow.tools.api.generator.api.train' has no attribute 'SummaryWriter'

最新推荐文章于 2024-11-27 18:12:52 发布
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分类专栏： TensorFlow 文章标签： TensorFlow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/suixuejie/article/details/80957670
本文介绍如何在TensorFlow中更新日志记录方式，将旧的SummaryWriter替换为新的FileWriter，以适配最新版本的TensorFlow框架。

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

 summary_writer = tf.train.SummaryWriter('/tmp/lstm_logs',session.graph)

改为：

summary_writer = tf.summary.FileWriter('/tmp/lstm_logs',session.graph)

MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】小目标检测（附matlab代码实现）
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现有的小目标定义方式主要分为以下两类，即基于相对尺度的定义与基于绝对尺度的定义。(1)基于相对尺度即从目标与图像的相对比例这一角度考虑来对小目标进行定义。Chen[1]等对小目标做了如下定义：同一类别中所有目标实例的相对面积，即边界框面积与图像面积之比的中位数在0.08%~0.58%之间。除此以外，较为常见的还有以下几种：①目标边界框的宽高与图像的宽高比例小于一定值，较为通用的比例值为0.1；②目标边界框面积与图像面积的比值开方小于一定值，较为通用的值为0.03；
最有效AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘placeholder‘解决办法
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由于tensorflow版本原因，如 tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer() 把 compat.v1删掉即可 改成 tf.train.GradientDescentOptimizer()
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问题：使用tensorboard时，遇到SessionRunHook错误 原因：tensorboard和tensorflow的版本不一致 解决： 1.查看tensorboard和tensorflow版本 pip list|grep tensorboard pip list|grep tensorflow 2.卸载tensorboard pip uninstall tensorborad 3.安装匹配的版本的tensorboard 以tensorflow的版本1.9.0为例 pip
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程序里有个bug，提示 early_stopping_hook = tf.contrib.estimator.stop_if_no_decrease_hook( AttributeError: module 'tensorflow.contrib.estimator' has no attribute 'stop_if_no_decrease_hook' 查看了本机的 tf版本发现是1.14，程序源码的版本是1.11 查找了tensorflow的文档，才发现，stop_if_no_decreas.
利用tensorflow object_detection API 训练自己的数据集及测试的完整过程（涉及到cuda和tensorflow版本的切换）
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前言 环境准备：ubuntu16.04，Python2.7 ，cuda9.0 ，cudnn7.1.4，tensorflow 1.8.0 一、安装 TensorFlow Object Detection API 参考：https://blog.csdn.net/chenmaolin88/article/details/79371891 不同的是我这里的tensorflow版本是1.8.0，编...
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Generative Adversarial Networks (GAN) are a type of deep learning model comprised of two networks: a generator and a discriminator. They are trained through an adversarial process where the generator ...
云计算任务调度仿真01
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这个是1和2的大版本差异导致，tensorflow._api.v1.random，这种代码的出现，一般就是为了在2值应用1的代码，但往往会有许多问题，如果我们的TensorFlow版本就是1的，那直接tf.categorical就行了。这个代码以来的是比较老的TensorFlow版本，我们都知道TensorFlow1.x和TensorFlow2.x之间有很大差别，但其实，不同的1.x之间也有许多差异，可能就是版本的不同导致代码跑不了。云计算任务调度的研究大多数以来仿真研究，现梳理一些做过的代码研究。
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