tf.train.slice_input_producer在哪个版本被弃用了

`tf.train.slice_input_producer()` 函数在 TensorFlow 2.0 版本中已经被弃用，取而代之的是 `tf.compat.v1.train.slice_input_producer()` 函数。如果在 TensorFlow 2.0 及之后的版本中使用 `tf.train.slice_input_producer()` 函数会收到警告信息。

在 TensorFlow 2.0 及之后的版本中，`tf.compat.v1.train.slice_input_producer()` 函数的使用方法与 `tf.train.slice_input_producer()` 函数相同，可以用于生成输入数据队列。例如：

import tensorflow as tf

# 生成输入数据队列
data = [1, 2, 3, 4, 5]
input_queue = tf.compat.v1.train.slice_input_producer([data], num_epochs=1, shuffle=True)

# 读取队列中的数据
x = input_queue[0]

# 创建会话，读取队列中的数据并打印
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
    sess.run(tf.compat.v1.local_variables_initializer())

    # 启动队列
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.compat.v1.train.start_queue_runners(coord=coord)

    # 读取数据并打印
    try:
        while not coord.should_stop():
            print(sess.run(x))
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print('Done!')
    finally:
        coord.request_stop()

    coord.join(threads)

需要注意的是，在 TensorFlow 2.0 及之后的版本中，`tf.compat.v1.train.slice_input_producer()` 函数返回的是一个元组，需要通过索引访问元素。同时，需要使用 `tf.compat.v1.Session()` 和 `tf.compat.v1.train.start_queue_runners()` 函数来启动队列。