在正式介绍安装过程之前，大家可以先了解以下几点内容，1、TensorFlow1.x和2.xTensorFlow1.x与2.x概览-知乎[深度学习]tensorflow1.x和tensorflow2.

#卷积神经网络，从cifar100的文件中获取数据importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpickle#1.获取数据集fo=open(r'test','rb')dict=pickle.load(fo,encoding='bytes')#用pickle加载数据fo.close()#2.数据处理imgArr=dict[b'data'].reshape(-1,3

#文本卷积importtensorflowastfimportnumpyasnpimportrefromtensorflow.contribimportlearn#os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2'tf.set_random_seed(777)#设置随机种子defclean_str(string):#去掉文本中的无效字符并切分单词string=re.sub

tensorflow2.0和tensorflow1.0的区别一、tensorflow2.0与tensorflow1.0的性能区别二、TensorFlow1.x的历史背景三、模型结构一、tensorflow2.0

tensorflow1.x学习笔记一：基础前言一、点乘运算二、向前运算三、反向传播前言2022了还学习tensorflow1.x肯定比较奇怪吧，但由于最近需要读懂一个比较旧的tensorflow的代码，

本文主要讨论如何在tensorflow1.x,tensorflow2.x以及py

解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorflow.contrib’记录出错修改tensorflow1.x中的代码：fromtensorflow.contrib.layers.pythonimportlayersastf_layerstf_layers.batch_norm

2022全国新工科大赛决赛客观题考试1、下列关于TensorFlow多个版本的叙述中，错误的是A、TensorFlow共有2个版本，分别是TensorFlow1.x和TensorFlow2.xB、TensorFlow1

卷积层过滤器：（相当于观察窗口，里面有权重，移动来观察）（2）激活函数：f(x)=max(0,x)（3）池化层（Pooling）计算（4）卷积网络API介绍：二、案例实现总结前言关于python深度学习（tensorflow1

基于Python、tensorflow1.x框架，提出了一种基于Attention机制的BiLSTM短期电力负荷预测方法，该方法将历史负荷数据作为输入，建模学习特征内部动态变化规律，并引入Attention

TensorFlow与MXNet、PyTorch很相似，上手速度很快(相比于TensorFlow1.x)。

AttributeError:module‘tensorflow’hasnoattribute‘GPUOptions’报错原因Tensorflow1.X和2.X不兼容。

旧版TensorFlow对于TensorFlow1.x，CPU和GPU软件包是分开的：tensorflow==1.15：仅支持CPU的版本tensorflow-gpu==1.15：

1.问题背景七月底原来的Win10笔记本跑深度学习项目Demo调试的时候，由于温度过高没有及时发现，意外烧了电脑主板。去维修也无果，索性直接用教育优惠下单了一台MacBookPro（M1Pro芯片）。原项目要求搭配Python3.6+Tensorflow1.15.0+keras2.3.1，同时由于原来的Win10本是搭载了NVIDIAMX150显卡，同时安装了CUDA10.1+cuDNN7.6。然

文章目录Windows10安装和使用Tensorflow1.xObjectDetectionAPI一、前言二、环境安装环境说明1.显卡检测2.显卡驱动安装2.protocolbuffers安装3.Python环境安装4.Tensorflow-gpu安装5.Object-detection安装安装visual-cpp-build-tools安装cocoapi安装object-detectionapi

文章目录一、tensorflow安装二、核心概念2.1计算图2.2Tensor2.3会话Session2.4两层神经网络三、深层神经网络1.优化方法2.指数衰减的学习率3.L1L2L_1L_2L1L2正则化4.指数加权平均（指数滑动平均）4.1原理4.2偏差修正四、mnist数据集处理变量的管理模型持久化savemodeltofilerestoremodelfromsavedfile五、卷积神经网

这里我考虑使用PASCALVOC2007和PASCALVOC2012数据集来示意，这两个数据集的一些介绍可以参见如下博客的介绍计算机视觉标准数据集整理—PASCALVOC数据集_xingwei_09的博客-CSDN博客_pascal数据集下载这里我给出两个数据集的链接路径VOC2007链接：https://pan.baidu.com/s/1xK3gmKMpK1CzgxeyEuVYiw提取码：21w

将TensorFlow1.x中的代码移植到2.x版本可用tensorflow2.x中附带的工具tf_upgrade_v2。使代码的升级过程变得更加简单。该工具支持单文件转换和多文件批量转换两种方式。

简洁高效的指导手册TensorFlow2.0，摈弃了TensorFlow1.x的诸多弊病，进一步整合TensorFlow和

tensorflow2.0简化了代码，但是之前依赖tensorflow1.0实现的代码，在tensorflow2.0版本下会出现不兼容的问题，全部重写工作量又很大，记录一下各种问题与解决方法~~~后面根据使用情况继续更新啦！---如果没记错的话，神经网络的方法引用都要通过keras？？回去找找之前改的代码再来更新~~~1.使用2.0中的v1兼容包来沿用1.x代码TensorFlow2.0中提供了t

项目场景：ROS20.04Python3.7TensorFlow2.8Conda配置使用祖传代码时发现很多的问题，归根到底也是版本的问题1）安装conda感谢：Conda官方下载安装步骤及conda用法详细介绍-Datapotumas-博客园https://blog.csdn.net/qq_41101213/article/details/Conda官方主页:https://github.com/

①如果遇到ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'tensorflow.contrib错误需要将原来的#importtensorflow.contrib.slimasslim注释使用importtf_slimasslim代码#importtensorflow.contrib.slimasslimimporttf_slimasslim安装tf_slimpipinstall

安培架构下的30系显卡仅支持CUDA11以上的版本，目前最新的Tensorflow和PyTorch虽然都可以直接使用，然而谷歌不再维护的tensorflow1.x却无法安装在CUDA11环境下。

一、将TensorFlow中的张量Tensor转换为numpyarray的方法实例>>>importtensorflowastf>>>data_tensor=tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=[2,3],dtype=tf.float32)>>>data_tensor>>>withtf.Session()assess:#方法一：...print("sess.run(te

用Tensorflow1.x和Numpy代码实现均值（reduce_mean）在Tensorflow1.x中，求均值是用下面这个方法tf.reduce_mean(input_tensor,axis,keepdims

module‘tensorflow’hasnoattribute‘placeholder’究其原因是因为tf.placeholder是这个是tensorflow1.x版本的东西，tensorflow2.0

AttributeError:module‘tensorflow’hasnoattribute‘placeholder’以前遇到了一个问题，tensorflow1.x和2.x代码不兼容，写下来记录，万一以后用到了

模型保存saver=tf.train.Saver()#在构建网络后使用saver.save(sess,"./checkpoint_dir/MyModel")保存的模型包括四个文件：checkpointMyModel.metaMyModel.data-00000-of-00001MyModel.indexcheckpoint文件该文件是个文本文件，可通过文本编辑器查看，里面记录了保存的最新的chec

静动态图搭建静态图Tensorflow1.x主要都是搭建的静态图，需要手动创建一个图然后在session里执行图结构就相当于先定义好所有的数据节点（op，用以存储所有的中间以及最后的结果tensor）以及计算节点

在使用tensorflow2.x版本的时候，如果使用调用tensorflow1.x函数的代码时，常常会出现module‘tensorflow’hasnoattribute‘contrib’这样的问题，原因是

1、项目场景：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’hasnoattribute‘contrib’这样的问题

Anaconda新建环境并使用新建环境打开AnacondaPrompt使用环境打开PyCharmAnacondaPrompt新建环境在任务复现的过程中要用到tensorflow1.x的cpu版本，这与之前用到的

注：Tensorflow1.X语法繁琐复杂，各版本之间兼容性极差，相差一个小版本写的代码就极有可能无法运行，在tf2.0以后版本API偏向Keras风格，更易使用，且兼容性问题有所改善。1t

使用Anaconda3安装tensorflow1.x或2.0环境前言这是本菜第一次在论坛写文章，如有冒犯，请多多指教。

最终还是选择了tensorflow1.x版本。

之前学tensorflow1.x现在学tensorflow2.0，在Anaconda安装好tensorflow-gpu==2.0.0后运行程序出现：CUDAdriverversionisinsufficientforCUDAruntimeversion

win10RTX30系列显卡安装tensorflow-gpu1.15以下内容基本参考Win10RTX30系列安装tensorflow1.15众所周知，RTX30系列的显卡，针对TensorFlow1.x

AnacondaTensorflow安装Anaconda是现在非常流行的python包管理器，通常先安装anaconda，然后再安装scikit-learn，tensorflow等，还可以创建不同的环境，比如分别安装tensorflow1

现在大部分的源码还是以tensorflow1.x版本为基础写的，这导致了一些已经在2.x版本中移除的模块

importosimportcv2importnumpyasnpimporttensorflowastf2importmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflow.compat.v1astfimporttensorflow.compat.v1astf这句话是为了将tensorflow2.x转为1.x，tensorflow1

主要是由于网上的代码大多是基于tensorflow1.x的，我的显卡是RTX3080，而30系列显卡的CUDA版本要求是11.x，不能在tensorflow1.x上运行。

说明我以前是tensorflow1.x的用户，当时tensorflow还没合并keras，很多接口比较原始，还有session和napescope等概念。

然后这一切在回到公司平台后，都变了：AttributeError:module'tensorflow'hasnoattribute'XXX'据说当tensorflow1.x的代码遇到tensorflow2

一、报错原因：Tensorflow1.x版本和2.x版本部分方法名不兼容。安装使用的是Tensorflow2.0及以上版本，而在程序中使用了Tensorflow1.x版本或者情况相反。

环境说明显卡：Nvidia3090TiCUDA11.1Cudnn8.0OS：Ubuntu20.xTensorflow：nvidia-tensorflow（后面有安装过程）tensorflow1.x版本不提供对

RTX3060无法运行tensorflow1.x问题记录问题记录需要在RTX3060显卡上运行github上的代码，但是代码的tensorflow版本是1系列的，懒得改代码，所以想新创建一个环境。

目录深度学习常用的优化方法和常见概念神经网络结构tensorflow1.x框架计算机视觉自然语言处理Pytorch数据挖掘与机器学习计算机网络传统图像处理网页操作系统LinuxPython语法基础语法numpyscipy.sparseC

大多数的博客只是提到tensorflow1.x系列下的转换。大概步骤就是安装tensorrt，同时安装tensorrt下的几个python的wl文件。

开头使用这个即可importtensorflow.compat.v1astftf.disable_v2_behavior()

tensorflow2.0简介1、tensorflow2.0基础知识简介tensorflow2.0是谷歌在2019年3月份发布更新的一款到端开源机器学习平台，其目的在于优化tensorflow1.x版本