from tensorflow.contrib.rnn.python.ops import core_rnn报错
时间: 2024-05-08 19:16:57 浏览: 11
这个报错可能是由于tensorflow版本不兼容导致的。在tensorflow 2.x版本中,`core_rnn`已经被移除了。如果你使用的是tensorflow 2.x版本,你需要使用`tf.keras.layers.RNN`代替`core_rnn`。如果你使用的是tensorflow 1.x版本,你需要确保安装了tensorflow的`contrib`模块。可以尝试以下命令安装:
```
pip install tensorflow==1.15
```
或者使用conda安装:
```
conda install tensorflow=1.15
```
相关问题
from tensorflow.contrib.rnn.python.ops import core_rnn_cell报错
这个错误可能是因为你的 TensorFlow 版本不兼容 `core_rnn_cell` 模块。这个模块在 TensorFlow 1.x 版本中被广泛使用,但在 TensorFlow 2.x 版本中被弃用。如果你正在使用 TensorFlow 2.x 版本,你应该使用 `tf.keras.layers` 模块中的 RNN 层代替 `core_rnn_cell` 模块。如果你仍然需要使用 `core_rnn_cell` 模块,你需要将 TensorFlow 降级到 1.x 版本。
from tensorflow.contrib.rnn import RNNCell ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'
这个错误提示表明你的代码中使用了TensorFlow 1.x版本中的`tensorflow.contrib`模块,但是在你的环境中并没有安装这个模块。这是因为TensorFlow 2.x版本已经移除了`tensorflow.contrib`模块,所以你需要修改你的代码以适应TensorFlow 2.x版本。
你可以尝试使用TensorFlow 2.x版本中的替代方案来替换`tensorflow.contrib.rnn`模块。例如,你可以使用`tf.keras.layers`中的LSTM层来代替`tensorflow.contrib.rnn.LSTMCell`。如果你的代码中还有其他使用了`tensorflow.contrib`模块的部分,你需要查找TensorFlow 2.x版本中的替代方案并进行相应的修改。
另外,如果你确实需要使用TensorFlow 1.x版本中的`tensorflow.contrib`模块,你需要安装TensorFlow 1.x版本并将其设置为默认的TensorFlow版本。