—> 60 encoded_cnn = convnet(left_input) 在这一步报错的，如何修改替代get_graph()

在Python代码中，`encoded_cnn = convnet(left_input)` 这行可能是在尝试通过`convnet`函数对数据`left_input`应用卷积神经网络（CNN）并获取编码结果。如果这里的`get_graph()`应该是某个API或者模型构建过程中的部分，并且因为某种原因`get_graph()`不存在或者已过时，你可以考虑以下几个步骤：

1. **替换函数**：确认`convnet`函数是否应该被替换为另一个函数，如`build_model()`、`create_encoder()` 或者 `apply_CNN()`，它用于构建和执行实际的CNN。

encoded_cnn = build_model(left_input)
# 或者
encoder = create_encoder()
encoded_cnn = encoder(left_input)

2. **检查导入**：确保你已经正确导入了相关的模块和库，例如`tensorflow` 或 `keras`。

3. **实例化模型**：如果你的`convnet`是一个模型类（如Keras Model），那么你需要先创建它的实例再调用。

model = ConvNetModel()
encoded_cnn = model(left_input)

4. **检查输入**：确保`left_input`的数据格式和尺寸符合`convnet`函数的预期。

5. **更新文档或源码**：查阅官方文档或源码更新信息，看看是否有新的API版本或者迁移指南。

如果以上情况都不适用，可以提供具体的错误信息以便更好地定位问题。