TensorFlow版本怎么降到1.x版本

要将TensorFlow版本降到1.x版本，请按照以下步骤操作：

1. 卸载当前安装的TensorFlow：在命令行中输入 `pip uninstall tensorflow`。

2. 安装TensorFlow 1.x版本：在命令行中输入 `pip install tensorflow==1.x.x`，其中1.x.x是你想要安装的具体版本号。例如，要安装TensorFlow 1.15.0版本，可以输入 `pip install tensorflow==1.15.0`。

安装完成后，你就可以在代码中使用`layers`模块了。不过需要注意的是，TensorFlow 1.x版本与TensorFlow 2.x版本有些语法上的差异，你需要根据具体情况进行调整。

相关问题

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 怎么让输出的特征维度只有一维

可以使用ResNet50模型的全局平均池化层来将输出的特征维度降为一维。具体做法如下：

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.layers import GlobalAveragePooling2D

model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False)

x = model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)

model = Model(inputs=model.input, outputs=x)

在这个代码中，我们首先创建了一个ResNet50模型，然后将其输出的特征张量传递给GlobalAveragePooling2D层，这个层会对每个特征图的所有像素值进行平均，并输出一个一维的特征向量。最后，我们将这个新的模型定义为原始ResNet50模型的子集，只输出一个一维的特征向量。

怎么在不降TensorFlow版本的情况下使用TrainingHelper

如果您使用的是TensorFlow 2.x版本，则TrainingHelper已经被tf.compat.v1.seq2seq.TrainingHelper替代了。因此，您可以使用以下代码在不降低TensorFlow版本的情况下使用TrainingHelper：

import tensorflow as tf

# define inputs
encoder_inputs = ...
decoder_inputs = ...
decoder_lengths = ...

# define decoder cell and initial state
decoder_cell = ...
decoder_initial_state = ...

# define output projection layer
output_layer = tf.keras.layers.Dense(...)

# create TrainingHelper
training_helper = tf.compat.v1.seq2seq.TrainingHelper(
    inputs=decoder_inputs,
    sequence_length=decoder_lengths,
    time_major=False
)

# create BasicDecoder
decoder = tf.compat.v1.seq2seq.BasicDecoder(
    cell=decoder_cell,
    helper=training_helper,
    initial_state=decoder_initial_state,
    output_layer=output_layer
)

# get final outputs and state
outputs, state, _ = tf.compat.v1.seq2seq.dynamic_decode(
    decoder=decoder,
    output_time_major=False,
    impute_finished=True,
    maximum_iterations=...
)

请注意，由于TrainingHelper是tf.compat.v1.seq2seq.TrainingHelper，因此您需要从tf.compat.v1中导入它。此外，您还需要使用impute_finished=True来告诉dynamic_decode在解码完成后填充剩余的时间步骤。