tfd = tf.contrib.distributions出现错误如下：module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'为什么

时间: 2023-11-30 07:42:47 浏览: 365
PY

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute '

这个错误是因为TensorFlow 2.x版本中已经移除了contrib模块，所以无法使用tf.contrib.distributions。如果你想使用这个模块，可以考虑使用TensorFlow 1.x版本。如果你想在TensorFlow 2.x版本中使用分布函数，可以使用tfp（TensorFlow Probability）模块。以下是一个使用tfp模块的例子： ```python import tensorflow_probability as tfp tfd = tfp.distributions # 使用tfp模块中的分布函数 # 创建正态分布 normal = tfd.Normal(loc=0., scale=1.) # 生成随机数 samples = normal.sample(10) # 计算概率密度函数 pdf = normal.prob(samples) print("Samples:", samples) print("PDF:", pdf) ```
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pycharm用import报错：AttributeError: module tensorflow(or other) has no attribut （import搜索路径顺序问题）

问题描述及解决： 原创文章 1获赞 1访问量 17 关注 私信 展开阅读全文 作者：Branson233
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问题解决：module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute '

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'的问题您具体怎么解决问题具体解决的seq_loss.py文件

class Actor(tf.keras.Model): def __init__(self, state_dim, action_dim, max_action): super(Actor, self).__init__() self.layer1 = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu') self.layer2 = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu') self.mean = tf.keras.layers.Dense(action_dim, activation='tanh') self.log_std = tf.keras.layers.Dense(action_dim, activation='tanh') self.max_action = max_action def call(self, state): x = self.layer1(state) x = self.layer2(x) mean = self.mean(x) * self.max_action log_std = self.log_std(x) log_std = tf.clip_by_value(log_std, -20, 2) std = tf.exp(log_std) dist = tfd.Normal(mean, std) action = dist.sample() log_prob = dist.log_prob(action) log_prob -= tf.reduce_sum(2 * (np.log(2) - action - tf.nn.softplus(-2 * action)), axis=1, keepdims=True) action = tf.tanh(action) return action, log_prob对该段代码进行解释

这段代码定义了一个Actor类，它是一个神经网络模型，用于预测在给定的状态下应该采取什么样的动作。具体地，这个Actor类包含以下几个成员变量和函数： - 成员变量state_dim：表示状态（state）的维度； - 成员变量...
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clear all close all tfs = tf([1],[1 2 1],'inputdelay',0.5) kp = 1.648; ki = 0.955; kd = 0.40; tfi = tf([1], [1 0]); tfd = tf([1 0], [1]); tfc = kp + ki*tfi +kd*tfd; OpenLoop = series(tfc, tfs); ETF = 1/(1 + OpenLoop); CloseLoop = feedback(OpenLoop, 1); %Step Response figure(1) step(CloseLoop); figure(2) bode(OpenLoop);注释一下这段代码

定义一个传递函数，表示系统的动态特性，该传递函数的分子为1，分母为[1 2 1]，表示一个二阶惯性环节，其中'inputdelay'参数表示输入信号的延迟时间为0.5秒。 kp = 1.648; ki = 0.955; kd = 0.40; 定义PID...

创建LSTM模型，代码为model = Sequential() model.add(LSTM(10, activation = "tanh",input_shape=(window_size, 1))) model.add(Dense(1)) model.add(tfp.layers.DistributionLambda( lambda t: tfd.Normal(loc=t[...,0], scale=0.01*tf.math.softplus(t[...,1])), name='normal_dist')) # note this negloglik = lambda y, p_y: -p_y.log_prob(y) # note this opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=negloglik, optimizer= opt)，报错显示Exception encountered when calling layer "normal_dist" (type DistributionLambda).怎么办

这个错误可能是由于normal_dist层的输入形状不正确引起的。请检查您的模型是否正确设置了输入形状。 另外，您的模型中的normal_dist层在返回正态分布概率分布时可能会导致数值稳定性问题。建议您在输出层中直接...

model = Sequential() model.add(LSTM(10, activation = "tanh",input_shape=(window_size, 1))) model.add(Dense(1)) model.add(tfp.layers.DistributionLambda( lambda t: tfd.Normal(loc=t[...,0], scale=0.01*tf.math.softplus(t[...,1])), name='normal_dist')) # note this negloglik = lambda y, p_y: -p_y.log_prob(y) # note this opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=negloglik, optimizer= opt) #model.compile(loss="mse", optimizer= opt)中，改为model.add(Dense(2))，测试集中的MAPE上升，怎么办

lambda t: tfd.Normal(loc=t[...,0], scale=0.01*tf.math.softplus(t[...,1])), name='normal_dist')) def negloglik(y, p_y): return -tf.reduce_mean(p_y.log_prob(y)) opt = keras.optimizers.Adam...

Traceback (most recent call last): File "D:\23101\yolov5-master\jjjjjj.py", line 3, in <module> import onnx_tf File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\onnx_tf\__init__.py", line 1, in <module> from . import backend File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\onnx_tf\backend.py", line 28, in <module> from onnx_tf.common.handler_helper import get_all_backend_handlers File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\onnx_tf\common\handler_helper.py", line 3, in <module> from onnx_tf.handlers.backend import * # noqa File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\onnx_tf\handlers\backend\bernoulli.py", line 2, in <module> from tensorflow_probability import distributions as tfd ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow_probability'

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在这里，scale=0.1表示预测值的标准差为0.1。具体来说，y_pred是一个向量，y_dist是一个以y_pred为均值，标准差为0.1的正态分布。这个正态分布可以用来评估模型对目标变量的不确定性。在训练过程中，我们...

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这段代码中有几个错误需要修改： 1. 在 isDight() 方法中，应该使用 tfC.setText() 而不是 tfD = Charater.isDight(tfC.setText)。 2. 在 isNum()、toUp()、toLow()、isUp() 方法中，应该使用 tfC....

执行如下代码: import turtle ast for i in range(1,4): tfd(100) tleft(120) 在Python Turtle Graphics中，绘制的是() 上一题 35 方 财. 选项: OA:七边形 OB:正方形 C:等边三角形 D:六边形

这段代码存在语法错误，应该是： import turtle for i in range(1, 4): turtle.forward(100) turtle.left(120) 该代码使用了Python自带的turtle库，循环绘制了三条边长为100的线段，每条线段之间左转...

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在代码中，您需要修改以下两处错误： 1. Length() 方法中的 Character.lengthCase() 应改为 Character.toString().length()，用于获取字符串的长度。 2. is FirstChar() 方法中的 is 应该改为 First，...

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