AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_grap

这个错误可能是由于使用了不兼容的TensorFlow版本导致的。在TensorFlow 2.0及更高版本中，`get_default_graph()`方法已被弃用，并且默认使用eager execution（即即刻执行模式）。

如果你想使用旧版本的TensorFlow，可以尝试以下解决方法：
1. 检查你的TensorFlow版本是否低于2.0。如果是，可以尝试升级到较新的版本。
2. 如果你确实需要使用`get_default_graph()`方法，可以考虑降低TensorFlow的版本。你可以使用以下命令安装指定版本的TensorFlow：

   pip install tensorflow==1.15

这将安装TensorFlow 1.15版本，其中包括`get_default_graph()`方法。

请注意，这只是一种解决方法，具体取决于你的实际情况和代码。如果问题仍然存在，请提供更多的上下文和代码片段，以便我能够更好地帮助你解决问题。

相关问题

AttributeError: module tensorflow has no attribute ConfigProto

这个错误常见于使用较新版本的 TensorFlow。在 TensorFlow 2.0 及更高版本中，`ConfigProto`已经被移除了，取而代之的是使用 `tf.compat.v1.ConfigProto`。你可以尝试将 `ConfigProto` 替换为 `tf.compat.v1.ConfigProto`，然后再次运行代码。例如：

import tensorflow as tf

config = tf.compat.v1.ConfigProto()
# 继续设置其他配置参数...

这样应该可以解决你遇到的问题。如果还有其他疑问，请随时提问。

with tf.Session() as sess: AttributeError: module tensorflow has no attribute Session

在 TensorFlow 2.x 版本中，`Session` 已经被弃用。相反，您需要使用 `tf.compat.v1.Session()` 方法。

下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个常量张量
a = tf.constant(3)
b = tf.constant(4)

# 创建一个 TensorFlow 会话
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    # 计算 a 和 b 的和
    result = sess.run(a + b)
    print(result)

您还可以将以下代码添加到文件的开头，以避免在代码中使用 `tf.compat.v1.Session()`：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

这将禁用 TensorFlow 2.x 版本的行为，并允许您继续使用 `tf.Session()`。