config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto'

在TensorFlow 2.x中，`tf.ConfigProto`已经被弃用并移除了。相反，您可以使用`tf.compat.v1.ConfigProto`来创建一个`ConfigProto`对象，例如：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)

请注意，在使用TensorFlow 2.x时，您需要在代码中包含`tf.disable_v2_behavior()`以使用旧的TensorFlow 1.x API。此外，`allow_soft_placement`选项已经成为默认值，因此您可以省略它。

相关问题

config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True) with tf.Session(config=config) as sess:

`ConfigProto` 是 TensorFlow 中用于设置会话配置的对象，当设置 `log_device_placement=True` 时，它会在运行时显示运算符（如变量、矩阵乘法等）将在哪个设备上执行，这对于理解和优化多GPU或分布式环境下的资源分配非常有用。

当你这样创建会话：

config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True)
with tf.Session(config=config) as sess:
    # 进行计算图的操作

这段代码的作用是：

1. 创建了一个 ConfigProto 对象，其中 `log_device_placement=True` 表示启用设备位置记录功能。
2. 使用 `with` 语句创建了一个 TensorFlow 会话 (`tf.Session`)，并将上述配置对象作为参数传递进去。这意味着在这个会话的上下文中，每次运算都会记录其在哪个硬件设备上执行。
3. 在 `with` 块内部，你可以定义和执行 TensorFlow 计算图的各个部分，比如定义操作、变量初始化和执行计算。

使用这个配置可以让你更好地了解TensorFlow是如何在后台管理资源的，尤其是在复杂的多设备环境中。

def test(checkpoint_dir, style_name, test_dir, if_adjust_brightness, img_size=[256,256]): # tf.reset_default_graph() result_dir = 'results/'+style_name check_folder(result_dir) test_files = glob('{}/*.*'.format(test_dir)) test_real = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3], name='test') with tf.variable_scope("generator", reuse=False): test_generated = generator.G_net(test_real).fake saver = tf.train.Saver() gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, gpu_options=gpu_options)) as sess: # tf.global_variables_initializer().run() # load model ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) # checkpoint file information if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path) # first line saver.restore(sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name)) print(" [*] Success to read {}".format(os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))) else: print(" [*] Failed to find a checkpoint") return # stats_graph(tf.get_default_graph()) begin = time.time() for sample_file in tqdm(test_files) : # print('Processing image: ' + sample_file) sample_image = np.asarray(load_test_data(sample_file, img_size)) image_path = os.path.join(result_dir,'{0}'.format(os.path.basename(sample_file))) fake_img = sess.run(test_generated, feed_dict = {test_real : sample_image}) if if_adjust_brightness: save_images(fake_img, image_path, sample_file) else: save_images(fake_img, image_path, None) end = time.time() print(f'test-time: {end-begin} s') print(f'one image test time : {(end-begin)/len(test_files)} s'什么意思

这是一个 Python 函数，该函数接受五个参数：`checkpoint_dir`，`style_name`，`test_dir`，`if_adjust_brightness` 和 `img_size`。该函数使用 TensorFlow 实现了一个测试函数，用于测试训练好的 AnimeGAN V2 模型生成的效果。在函数中，首先使用 `glob` 函数获取测试图片的路径列表，然后使用 TensorFlow 定义了一个占位符 `test_real`，用于输入测试图片。接着，使用 AnimeGAN V2 模型生成器 `generator.G_net` 生成虚假图像 `test_generated`。随后，使用 TensorFlow 定义了一个 Saver 对象，用于从检查点文件中恢复模型。最后，使用 TensorFlow Session 对象运行生成器模型，生成对应的虚假图像，并将其保存到指定的目录中。

其中，如果 `if_adjust_brightness` 为真，则调用 `save_images` 函数保存虚假图像，并调用 `load_test_data` 函数加载测试图片并调整亮度；否则，调用 `save_images` 函数保存虚假图像，但不会调用 `load_test_data` 函数调整亮度。函数还输出了测试的总时间和每张图片测试所需的时间。