tensorflow训练数据集遇到`module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘placeholder‘` 错误

我安装的是python3.7版本,对应的tensorflow版本是2.X,查资料得知,python3.7及以上版本tensorflow都是2.0以上,只有1.x版本才有tf.placeholder

解决办法:

`import tensorflow as tf`

改为

import tensorflow.compat.v1 as tf

tf.disable_v2_behavior()

这里需要将所有涉及到的代码都换掉,换掉之后开始训练,但是又遇到了一个问题

module "tensorflow.compat.v1" has no attribute 'contrib'

报错的代码是

initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()

查找百度得知,还是tensorflow版本太高带来的问题,解决办法:

TensorFlow 2.x之后把tf.contrib.layers.xavier_initializer()替换成了 tf.keras.initializers.glorot_normal()(Xavier 和 Glorot 是对同一种初始化算法的不同命名),使用新的函数替换即可

因此将原代码改为:

initializer=tf.keras.initializer.glorotr_normal()

切记!把train_model.py文件下的所有卷积层和全连接层都换掉,即可继续运行

你可能感兴趣的:(tensorflow,深度学习,keras)