init_op, init_feed = tf.compat.v1.contrib.framework.assign_from_values(weight_dict)换为tensorflow2.x兼容语句

在 TensorFlow 2.x 中，可以使用 `tf.keras.backend.batch_set_value()` 函数来实现类似的功能。具体地，将 `init_op, init_feed` 替换为以下代码：

import tensorflow as tf

tf.keras.backend.batch_set_value([(v, weight_dict[n]) for n, v in model.named_weights])

其中，`model` 是你要加载权重的模型，`weight_dict` 是你保存的权重字典。请注意，`named_weights` 属性是在使用 Keras 库时才可以使用的，如果你使用的是原生 TensorFlow 模型，则需要用其他方式来获取模型中的变量列表。

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init_op, init_feed = tf.compat.v1.contrib.framework.assign_from_values(weight_dict) session.run(init_op, init_feed)

这段代码中的 `session` 也是 TensorFlow 1.x 中的用法，如果你正在使用 TensorFlow 2.0 或更高版本，则需要使用 `tf.compat.v1.Session()` 函数来创建一个 TensorFlow 1.x 兼容的会话。

修改后的代码如下：

import tensorflow as tf

# 假设有一个权重字典，其中包含了模型中所有的权重张量及其对应的值
weight_dict = {...}

# 创建模型并编译
model = ...
model.compile(...)

# 创建一个 TensorFlow 1.x 兼容的会话
sess = tf.compat.v1.Session()

# 使用 assign 函数将权重张量的值设置为给定的值
for w in model.weights:
    sess.run(w.assign(weight_dict[w.name]))

# 关闭会话
sess.close()

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个权重字典 `weight_dict`，其中包含了模型中所有的权重张量及其对应的值。然后，我们创建了一个模型并编译。

接下来，我们创建了一个 TensorFlow 1.x 兼容的会话，使用 `w.assign` 函数将权重张量的值设置为 `weight_dict` 中对应的值。最后，我们关闭了会话。

需要注意的是，如果你需要多次使用这个会话，可以将创建会话的代码放在一个函数中，并在每次使用时调用该函数，而不是重复创建和关闭会话。此外，如果你使用的 TensorFlow 版本为 1.x，则可以继续使用 `session.run(init_op, init_feed)` 的方式。

init_op, init_feed = tf.compat.v1.contrib.framework.assign_from_values(weight_dict)

这段代码使用了 TensorFlow 1.x 中的 `contrib` 模块，所以如果你正在使用 TensorFlow 2.0 或更高版本，则会出现上面提到的错误。

如果你需要在 TensorFlow 2.0 中执行类似的操作，可以使用 `tf.keras.backend.batch_set_value` 函数来实现。这个函数可以将一个或多个张量的值设置为给定的值。下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 假设有一个权重字典，其中包含了模型中所有的权重张量及其对应的值
weight_dict = {...}

# 创建模型并编译
model = ...
model.compile(...)

# 获取模型的所有权重张量
weights = model.weights

# 将权重张量的值设置为给定的值
values = [weight_dict[w.name] for w in weights]
tf.keras.backend.batch_set_value(zip(weights, values))

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个权重字典 `weight_dict`，其中包含了模型中所有的权重张量及其对应的值。然后，我们创建了一个模型并编译。接下来，通过 `model.weights` 属性获取了模型的所有权重张量，并将它们的值设置为 `weight_dict` 中对应的值，使用了 `tf.keras.backend.batch_set_value` 函数。

需要注意的是，`tf.keras.backend.batch_set_value` 函数的参数是一个元组列表，每个元组包含了一个张量和一个值。在示例代码中，我们使用了 `zip` 函数将权重张量和对应的值打包成元组。