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.

相关问题

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

这个错误是因为在TensorFlow 2.x中启用了Eager Execution（即默认情况下启用），而`tf.placeholder`不允许在Eager Execution模式下使用。相反，您可以使用`tf.Variable`或`tf.constant`来创建张量。例如：

import tensorflow as tf
state_ph = tf.Variable(tf.zeros((train_params.BATCH_SIZE,) + train_params.STATE_DIMS), trainable=False)

或者，如果您只需要一个常量张量，则可以使用`tf.constant`，例如：

import tensorflow as tf
state_ph = tf.constant(0.0, shape=((train_params.BATCH_SIZE,) + train_params.STATE_DIMS))

请注意，在TensorFlow 2.x中，启用Eager Execution非常方便和易于调试，但在某些情况下可能会降低计算性能。

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

这个错误通常是因为你正在使用 TensorFlow 2.0 的 Eager Execution 模式，而 placeholder 是 TensorFlow 1.x 的概念，不支持 Eager Execution 模式。你可以使用 tf.data.Dataset API 代替 placeholder，或者禁用 Eager Execution 模式。

如果你想禁用 Eager Execution 模式，可以在代码开头添加以下代码：

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

这会将 TensorFlow 切换回到 1.x 版本的 Graph Execution 模式，从而可以使用 placeholder。

如果你想使用 tf.data.Dataset API 代替 placeholder，可以使用以下示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义输入数据
input_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_placeholder)
label_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(label_placeholder)

# 定义批次大小和迭代器
batch_size = 32
iterator = tf.compat.v1.data.Iterator.from_structure(input_data.output_types, input_data.output_shapes)
input_batch, label_batch = iterator.get_next()
input_batch.set_shape([batch_size] + list(input_data.output_shapes))
label_batch.set_shape([batch_size] + list(label_data.output_shapes))

# 定义其他操作
# ...

# 初始化迭代器
train_init_op = iterator.make_initializer(input_data)
sess.run(train_init_op, feed_dict={input_placeholder: input_data, label_placeholder: label_data})

其中，input_placeholder 和 label_placeholder 分别是输入数据和标签的占位符，input_data 和 label_data 是输入数据和标签的 tf.data.Dataset 对象。通过 tf.compat.v1.data.Iterator.from_structure() 创建一个迭代器，然后通过 iterator.get_next() 获取批次数据。最后，通过 iterator.make_initializer() 初始化迭代器，并通过 feed_dict 传入数据。