如何修改：tf.placeholder() is not compatible with eager execution.

在 TensorFlow 2.0 中，tf.placeholder() 已经被移除了，因为它与 eager execution 不兼容。相反，您可以使用 tf.Variable() 或 tf.constant() 来创建张量，它们都可以在 eager execution 模式下使用。如果您需要一个可变的占位符，可以使用 tf.TensorShape() 来创建一个形状为 None 的张量，然后使用 tf.Variable() 来初始化它。例如：

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(tf.TensorShape([None, 10]), dtype=tf.float32)

这将创建一个形状为 [None, 10] 的张量，其中第一个维度是可变的。您可以在需要时使用 x.assign() 来更新它的值。

相关问题

RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.

这个错误是因为 TensorFlow 2.0 默认开启了 Eager Execution（即动态图模式），而 `tf.placeholder()` 只能在旧版 TensorFlow（1.x）中使用。如果您正在使用 TensorFlow 2.0 或者更高版本，并且想要使用占位符，可以使用 `tf.compat.v1.placeholder()` 代替 `tf.placeholder()`，或者将 Eager Execution 关闭。下面是两种解决方法：

1. 使用 `tf.compat.v1.placeholder()`：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

xs = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 20])
ys = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1])
keep_prob = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32)

2. 关闭 Eager Execution：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 20])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)

这两种方法都可以解决 `tf.placeholder()` 不兼容 Eager Execution 的问题，具体可以根据需求选择。

runtimeerror: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.

这是一个 TensorFlow 的错误消息，意思是你在使用 Eager Execution 模式时使用了 tf.placeholder()。

Eager Execution 是 TensorFlow 的一种运行模式，它允许你直接在运行时计算张量，而不需要构建计算图。而 tf.placeholder() 是 TensorFlow 静态图模式中使用的占位符，它不兼容 Eager Execution 模式。

若要在 Eager Execution 模式下使用占位符，可以使用 tf.Variable() 或者 tf.constant() 代替。

如果你确实需要使用占位符来构建计算图，需要关闭 Eager Execution 模式, 使用tf.compat.v1.disable_eager_execution() 来关闭 Eager execution.