AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'NewCheckpointReader'

这个错误通常是由于 TensorFlow 版本不兼容导致的。请确保你正在使用的 TensorFlow 版本与代码中的要求相匹配。

如果你使用的是较新的 TensorFlow 版本，请注意一些 API 可能已经被弃用或更改了。在这种情况下，你需要更新你的代码以适应新版本的 TensorFlow。

如果你使用的是旧版本的 TensorFlow，你可以尝试升级到新版本来解决这个问题。你可以使用以下命令来更新 TensorFlow：

pip install --upgrade tensorflow

相关问题

attributeerror: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'optimize

针对您提供的两个引用，我可以给出以下回答：

针对引用中的问题，您可以尝试使用tensorflow的新版本，因为在新版本中，contrib模块已经被移除了。如果您需要使用contrib模块中的函数，可以考虑使用tensorflow的旧版本或者使用其他替代方案。

针对引用中的问题，您可以将代码修改为以下形式：

optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate).minimize

这是因为在tensorflow的新版本中，优化器的命名空间已经被修改为tf.optimizers，所以您需要使用这个新的命名空间来调用优化器。

AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'Saver'

根据您提供的引用内容，您遇到了一个AttributeError错误，错误信息是"module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'Saver'"。这个错误通常是由于TensorFlow版本不兼容或使用了已被弃用的功能导致的。

解决这个问题的方法是使用TensorFlow 1.x版本的兼容性模块。您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经安装了TensorFlow 1.x版本。您可以使用以下命令检查您当前安装的TensorFlow版本：

pip show tensorflow

2. 如果您当前安装的是TensorFlow 2.x版本，您可以通过以下命令安装TensorFlow 1.x版本：

pip install tensorflow==1.15

3. 在您的代码中，将导入TensorFlow的语句修改为：

import tensorflow.compat.v1 as tf

4. 然后，您可以使用`tf.train.Saver()`来创建一个Saver对象，用于保存和恢复模型的变量。例如：

saver = tf.train.Saver()

通过这些步骤，您应该能够解决"AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'Saver'"的问题。