x = tf.placeholder(tf.float32, [None, size, size, 3]) # 输入X：64*64*3 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

时间: 2023-12-04 11:50:52 浏览: 142
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问题解决：module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute '

star5星 · 资源好评率100%
这个错误通常是因为 TensorFlow 版本的问题导致的。在 TensorFlow 2.0 中，`tf.placeholder` 被移除了，取而代之的是 `tf.keras.Input`。如果您正在使用 TensorFlow 2.0 或更高版本，请使用以下代码： ```python import tensorflow as tf x = tf.keras.Input(shape=(size, size, 3)) ``` 如果您正在使用 TensorFlow 1.x，请确保您的 TensorFlow 版本正确安装，并使用以下代码： ```python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, [None, size, size, 3]) ```
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module ‘tensorflow’ has no attribute ‘get_default_graph’

参考：https://blog.csdn.net/u014466109/article/details/88877321?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task 事件经过： 现在已经是凌晨一点半，从昨天下午开始在 windows 的 anaconda 配置 yolov3 的训练环境，一直出各种问题，很烦。 两小时前遇到这个问题： https://blog.csdn.net/u014466109/article/details/88877321?
py

AttributeError: 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

xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,20])# ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,1]) keep_prop=tf.placeholder(tf.float32)应该怎么改

这段代码主要是定义了三个占位符，分别是输入的 xs，输出的 ys，以及 dropout 的保留比例 keep_prop。如果要根据具体需求进行修改，可以考虑以下几个方面： 1. xs 的 shape：[None,20] 表示输入的数据有 None 个...

# define placeholder for inputs to network xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 20]) # ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) keep_prop = tf.placeholder(tf.float32)什么意思

其中 xs 是输入的占位符，它的维度为 [None, 20]，表示可以接受任意数量的样本，每个样本的特征维度为 20。ys 是输出的占位符，它的维度为 [None, 1]，表示可以接受任意数量的样本，每个样本的输出维度为 1...

self.X = tf.placeholder(tf.float32,(None,None,size)) self.Y = tf.placeholder(tf.float32,(None,output_size))

这段代码是在 TensorFlow 中定义了两个占位符，分别为 X 和 Y 。X 是一个大小未知的二维张量，它的第一维是样本数量，第二维是特征数量，size 是特征的维度；Y 是一个大小未知的一维张量，它的长度是样本...

xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 20]) # ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) keep_prop = tf.placeholder(tf.float32)出现这样错误怎么改AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

xs = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 20]) ys = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) keep_prob = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32) 请注意，以上代码中的 keep_prob 变量名...

datas_placeholder=tf.placeholder(tf.float32,[None,32,32,3]) labels_placeholder=tf.placeholder(tf.int32,[None]) dropout_placeholder=tf.placeholder(tf.float32)

它的形状是 [None, 32, 32, 3]，其中 None 表示该维度可以接受任意大小的输入样本数量，32 表示图像的高度和宽度为 32 像素，3 表示图像的通道数为 3（RGB 彩色图像）。 labels_placeholder 是一个占位符...

state = tf.placeholder( dtype=tf.float32, shape=[None, self.cell_size], name="initial_state" ) p_keep = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="p_keep") learning_rate = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="learning_rate") cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(self.cell_size) drop_cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, input_keep_prob=p_ke

ep, output_keep_prob=p_keep, state_keep_prob=p_keep) 这段代码中的tf.placeholder和tf.contrib.rnn.GRUCell分别是什么意思？为什么要使用dropout（tf.contrib.rnn.DropoutWrapper）？

xs= tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,input_size]) #64列不知道几行 ys = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,num_class])怎么改成tf.function

xs = tf.TensorSpec(shape=[None, input_size], dtype=tf.float32) ys = tf.TensorSpec(shape=[None, num_class], dtype=tf.float32) # 执行函数 train_step(xs, ys) 这样，原来的程序段就被封装在一个名为 ...

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 64*64])替换为tf.data

可以使用tf.data.Dataset来代替tf.placeholder： python # 假设数据已经准备好并加载到内存中 train_data = ... test_data = ... # 创建训练数据集 train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices...

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, size, size, 3])

The dimensions of the tensor are [None, size, size, 3], where "None" indicates that the size of the first dimension can be any arbitrary value. The last dimension of size 3 represents the three color...

# 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.placeholder(tf.float32,[None,in_nodes]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) prob=tf.placeholder(tf.float32) # 设置第一隐层 w1=weight(in_nodes, h1_nodes, 0.1, 0.005) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight(h1_nodes, h2_nodes, 0.1, 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, prob) # 设置第三隐层 w3=weight(h2_nodes, h3_nodes, 0.1, 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, prob) # 设置softmax输出层 w4=weight(h3_nodes, 10, 0.1, 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)

y_ = tf.cast(inputs, tf.float32) h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, self.w1) + self.b1) h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h1, self.w2) + self.b2) h2_drop = tf.nn.dropout(h2, rate=prob) h3 = tf.nn.relu(tf....

class PPO(object): def __init__(self): self.sess = tf.Session() self.tfs = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') # critic with tf.variable_scope('critic'): l1 = tf.layers.dense(self.tfs, 100, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(l1, 1) self.tfdc_r = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'discounted_r') self.advantage = self.tfdc_r - self.v self.closs = tf.reduce_mean(tf.square(self.advantage)) self.ctrain_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.closs) # actor pi, pi_params = self._build_anet('pi', trainable=True) oldpi, oldpi_params = self._build_anet('oldpi', trainable=False) with tf.variable_scope('sample_action'): self.sample_op = tf.squeeze(pi.sample(1), axis=0) # choosing action with tf.variable_scope('update_oldpi'): self.update_oldpi_op = [oldp.assign(p) for p, oldp in zip(pi_params, oldpi_params)] self.tfa = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.tfadv = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') with tf.variable_scope('loss'): with tf.variable_scope('surrogate'): # ratio = tf.exp(pi.log_prob(self.tfa) - oldpi.log_prob(self.tfa)) ratio = pi.prob(self.tfa) / (oldpi.prob(self.tfa) + 1e-5) surr = ratio * self.tfadv if METHOD['name'] == 'kl_pen': self.tflam = tf.placeholder(tf.float32, None, 'lambda') kl = tf.distributions.kl_divergence(oldpi, pi) self.kl_mean = tf.reduce_mean(kl) self.aloss = -(tf.reduce_mean(surr - self.tflam * kl)) else: # clipping method, find this is better self.aloss = -tf.reduce_mean(tf.minimum( surr, tf.clip_by_value(ratio, 1.-METHOD['epsilon'], 1.+METHOD['epsilon'])*self.tfadv))

这段代码是使用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法实现的一个 actor-critic 模型。其中，critic 用来评价当前状态的价值，actor 用来生成在当前状态下采取的动作。在训练过程中，会使用 advantage（优势值）...

import tensorflow as tf # 定义输入的占位符 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1280, 1024, 3]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes]) # num_classes表示类别数目 # 定义卷积层 conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2) conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2) # 定义全连接层 flatten = tf.reshape(pool2, [-1, 320 * 256 * 64]) fc1 = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=256, activation=tf.nn.relu) dropout1 = tf.layers.dropout(inputs=fc1, rate=0.4) fc2 = tf.layers.dense(inputs=dropout1, units=num_classes) # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=fc2)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss) # 定义评估指标 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(fc2, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

- 输入占位符：x 表示输入的图片，y 表示图片对应的标签，num_classes 表示类别数目，因为是多分类问题，所以 y 是一个大小为 [None, num_classes] 的矩阵，其中 None 表示数据集大小可以是任意值。 - 卷积层：使用...

x=tf.placeholder(tf.float32,[None,5])含义

这段代码意味着在TensorFlow中创建了一个占位符（placeholder）x，它是一个5列的浮点数数组，但是行的数量可以是任意数量（None表示任意数量）。占位符是一种TensorFlow中的特殊变量，它不会在计算图中实际计算，...

X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])

在这段代码中，tf.float32表示X的数据类型为32位浮点型。shape=[None, 784]定义了X的形状，其中None表示可以接受任意数量的样本，784表示每个样本的维度为784。这里的784是一个例子，实际上可以根据具体的输入...

import tensorflow as tf ## create a graph g = tf.Graph() # 此处替换掉placeholder，是因为 "placeholder" 不再是 TensorFlow 的一部分了。在 TensorFlow 2.0 中， # 它已被弃用，并被 tf.compat.v1.placeholder 替换。在新版本中建议使用tf.function和tf.Tensor来完成相同的功能. with g.as_default(): # x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, # shape=(None), name='x') x = tf.Tensor(dtype=tf.float32, shape=(None), name='x') w = tf.Variable(2.0, name='weight') b = tf.Variable(0.7, name='bias') z = w*x + b init = tf.global_variables_initializer() ## create a session and pass in graph g with tf.Session(graph=g) as sess: ## initialize w and b: sess.run(init) ## evaluate z: for t in [1.0, 0.6, -1.8]: print('x=%4.1f --> z=%4.1f'%( t, sess.run(z, feed_dict={x:t})))

Note that the tf.placeholder() function is replaced with tf.Tensor() because tf.placeholder() is deprecated in TensorFlow 2.0. Two TensorFlow Variable objects are also created to represent ...

input_image = tf.placeholder("float", [None, 80, 100, 4]) # 游戏像素 action = tf.placeholder("float", [None, output]) # 操作用TensorFlow2代码改写

x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3)(input_image) x = tf.keras.layers.MaxPooling2D()(x) x = tf.keras.layers.Flatten()(x) x = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu')(x) ...

解释一下 mask = tf.placeholder("int32", [None, 1]) labels = tf.placeholder("float", [None, num_classes])

- mask = tf.placeholder("int32", [None, 1])：创建一个名为 mask 的占位符，数据类型是 int32，形状是 [None, 1]，其中 None 表示该维度可以是任意长度，1 表示该维度只有一个元素。这种形状通常用于...

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