python运行报错_AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘contrib‘

阿罗的小小仓库

已于 2024-01-29 20:31:26 修改

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分类专栏：代码调试过程中遇到的问题文章标签： python 开发语言

于 2024-01-29 20:30:23 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51659315/article/details/135920356

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代码调试过程中遇到的问题专栏收录该内容

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问题描述：

File "/data/Code/resnet.py", line 23, in <module>

initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d()

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

问题分析：

这个错误是因为代码中使用了 TensorFlow 1.x 的风格，而在 TensorFlow 2.x 中，tf.contrib 命名空间被移除。需要调整代码以适应 TensorFlow 2.x。

在 TensorFlow 2.x 中，很多功能已经被整合到 tf.keras 和其他模块中。

关于这个问题，Xavier 初始化器在 tf.keras.initializers.GlorotNormal 或 tf.keras.initializers.GlorotUniform 中可以找到对应的替代品。

解决方法：

 
#initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d()

initializer = tf.keras.initializers.GlorotNormal()

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成功解决AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘contrib‘

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

10-12

1万+

成功解决AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrib' 目录解决问题解决思路解决方法解决问题 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrib' 解决思路属性错误:模块'tensorflow'没有属性'contrib' 解决方法将 cell = tf.contrib.rn

成功解决AttributeError: module tensorflow.compat has no attribute v1

02-29

2万+

成功解决AttributeError: module 'tensorflow.compat' has no attribute 'v1' 目录解决问题解决方法解决问题 AttributeError: module 'tensorflow.compat' has no attribute 'v1' 解决方法因为在tf2版本下...

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

qq_52870121的博客

11-21

3741

因为使用了TF1.x的库，而环境是TF2.x的版本，此时tf.contrib模块已被移除，根据官方迁移指南对其修改。查看TF Slim源码发现名字接近的函数。

【解决方法】Python报错AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute

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分享工作学习知识。

09-22

4万+

使用tensorflow2.x版本的时候，使用调用tensorflow1.x函数的代码时，常常会出现module ‘tensorflow’ has no attribute ‘contrib’这样的问题，这是由于tensorflow2.x废弃了很多tensorflow1.x API接口，本文针对常见的几种错误来使tf2.0不降版本也能运行代码。

AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘contrib‘对HParams进行替换

mao_mao_chonga的博客

03-04

839

解决方案

解决 AttributeError: module ‘tensorflow.compat.v1‘ has no attribute ‘contrib‘‘问题

xiangfengl的专栏

04-01

1万+

原因是TensorFlow 2.x之后把contrib这个库取消了，contrib的内容可以集成到下面三个包中 tf.keras.layers.Layer tf.keras.Model tf.Module 发现L2正则化存在于tf.keras里面，于是如下操作更改我出错的代码是 regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale = 1e-10) initializer = tf.keras.initializers.glorot_norma

解决Python中的AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘div‘

EbCoder的博客

09-20

772

本文将详细介绍这个错误的原因，并提供解决方法。这个错误通常是由于TensorFlow版本的不兼容性引起的。为了解决这个错误，我们可以通过更新TensorFlow到最新版本或者手动替换代码中的。因此，当使用旧版本的TensorFlow或者将代码从较新版本的TensorFlow迁移到旧版本时，就会出现这个错误。这个错误通常是由于TensorFlow版本的不兼容性引起的。如果由于某种原因无法或不想将TensorFlow版本更新到最新版本，可以手动替换代码中的。在使用TensorFlow时，出现错误是很常见的。

解决方法 AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘contrib‘

weixin_55511645的博客

11-18

691

原代码 xavier_init = tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=2019)

module ‘tensorflow’ has no attribute ‘contrib’个人简要思路

qq_43218533的博客

09-14

6336

今天看到一个学弟在和contrib斗智斗勇就莫名想笑，也有点回顾contrib这个背锅侠到底为他的子孙背了多少锅，本来也想多说一会，但考虑到大伙着急找答案的心情，等我说完思路再说。 1最简单的版本代换也是大家最容易看到的，把tensorflow.compat.v1作为tf，或者在已有的tf上加个compat.v1,再看情况加一个disable_eager_excution()这个可以解决大部分v1被v2继承后的问题，比如app 2第二种继承是继承了，但是啊，他换路径，阿哲，我怎么找得到，别着急，我们先

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

Sarah的博客

01-17

7757

AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘python’ #9 在程序中出现以下代码，会报错：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘python’ import tensorflow as tf tf.python.control_flow_ops = tf 具...

上面的代码运行之后报错：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

05-27

这个错误可能是因为您的TensorFlow版本不同导致的。在TensorFlow 2.0中，`tf.placeholder`被移除了，改为使用`tf.compat.v1.placeholder`。如果您正在使用TensorFlow 2.0或更高版本，请将代码中的`tf.placeholder`替换为`tf.compat.v1.placeholder`。如果您正在使用TensorFlow 1.x版本，则可以将代码中的`tf.compat.v1.placeholder`替换为`tf.placeholder`。以下是修改后的代码示例： ```python import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import numpy as np import random # 数据预处理 poems = [] with open('poems.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: line = line.strip() if len(line) <= 10: continue poems.append(line) # 获取所有唐诗的字符集 all_words = [] for poem in poems: all_words += [word for word in poem] all_words = list(set(all_words)) all_words.sort() # 创建字符到数字的映射 word_num_map = dict(zip(all_words, range(len(all_words)))) num_word_map = dict(zip(range(len(all_words)), all_words)) # 定义超参数 batch_size = 64 time_steps = 50 input_size = len(all_words) output_size = len(all_words) cell_size = 128 learning_rate = 0.01 # 定义占位符 X = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, time_steps, input_size]) Y = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, output_size]) # 定义RNN模型 cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units=cell_size) init_state = cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, X, initial_state=init_state, dtype=tf.float32) output = tf.reshape(outputs, [-1, cell_size]) W = tf.Variable(tf.truncated_normal([cell_size, output_size], stddev=0.1)) b = tf.Variable(tf.zeros([output_size])) logits = tf.matmul(output, W) + b probs = tf.nn.softmax(logits) # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=Y)) train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(loss) # 训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(5000): start = random.randint(0, len(all_words) - time_steps - 1) end = start + time_steps + 1 batch = [word_num_map[word] for word in all_words[start:end]] input_batch = np.zeros((batch_size, time_steps, input_size)) output_batch = np.zeros((batch_size, output_size)) for j in range(batch_size): input_batch[j] = tf.one_hot(batch[j: j + time_steps], input_size).eval() output_batch[j] = tf.one_hot(batch[j + 1: j + time_steps + 1], output_size).eval()[-1] _, cost = sess.run([train_op, loss], feed_dict={X: input_batch, Y: output_batch}) if i % 100 == 0: print('step %d, cost %f' % (i, cost)) # 生成唐诗 start_word = '春' start_word_vec = np.zeros((1, 1, input_size)) start_word_vec[0, 0, word_num_map[start_word]] = 1 poem = start_word state = sess.run(cell.zero_state(1, tf.float32)) for i in range(100): probs_val, state_val = sess.run([probs, final_state], feed_dict={X: start_word_vec, init_state: state}) word_index = np.argmax(probs_val) word = num_word_map[word_index] poem += word start_word_vec[0, 0, word_index] = 1 state = state_val if word == '。': break print(poem) ``` 希望这次能够成功运行！