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

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本文解决在TensorFlow 2.0中使用random_uniform出现的AttributeError问题，详细介绍了如何替换为tf.random.uniform以确保代码兼容性。

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报错：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘random_uniform’
tensorflow版本问题
tf2.0中用tf.random.uniform代替了random_uniform

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6 条评论

苏黎世的羊 2020.03.03
我就是用的这个还给我这样报错是为什么呢
- 头发秃噜回复2022年度最佳搬砖户 2020.10.29
  你发的这个没报错，我自己的报错了[code=plain] import tensorflow as tf import numpy as np import os # a = tf.constant(3) # print(a) os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 w = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = w * x_data + biases loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) init = tf.initialize_all_variables() with tf.Session() as sess: sess.run(init) for i in range(201): sess.run(train) if i % 20 == 0: print(sess.run(w), sess.run(biases))
- 2022年度最佳搬砖户回复头发秃噜 2020.10.29
  [code=python] import tensorflow.compat.v1 as tf import numpy as np tf.disable_v2_behavior() # create data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 # create tensorflow struct start Weights = tf.Variable(tf.random_uniform((1,), -1.0, 1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros((1,))) y = Weights*x_data + biases loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) init = tf.initialize_all_variables() # 创建session sess = tf.Session() sess.run(init) for step in range(201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases), sess.run(loss)) [/code] 重点是前几行，主要就是针对版本冲突问题。
- 2022年度最佳搬砖户回复头发秃噜 2020.10.29
  我的解决了，等会代码po给你
- 头发秃噜回复2022年度最佳搬砖户 2020.10.29
  我也是这样，还没解决
- 2022年度最佳搬砖户回复苏黎世的羊 2020.10.28
  解决了吗？

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