tf.contrib.slim用什么替代
时间: 2023-05-23 09:01:16 浏览: 54
Possible answer:
tf.contrib.slim已经不再更新和维护,建议使用tf.keras或tf.nn来替代。tf.keras是TensorFlow的高级API,具有更简单易用的接口及更佳的性能。tf.nn提供了更底层、更灵活的操作接口,可以用于实现复杂的神经网络。
相关问题
slim = tf.contrib.slim AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'
个错误是因为在TensorFlow 2.0中,`tf.contrib`模块已经被移除了,所以无法使用`tf.contrib.slim`。如果你想在TensorFlow 2.0中使用`slim`,可以使用`tf.compat.v1`模块来代替`tf.contrib.slim`。你可以按照以下步骤进行修改:
1. 将`import tensorflow as tf`改为`import tensorflow.compat.v1 as tf`
2. 在代码的开头添加`tf.disable_v2_behavior()`
3. 将所有的`tf.contrib.slim`改为`tf.compat.v1.slim`
修改后的代码如下所示:
```python
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
# 其他代码
slim = tf.compat.v1.slim
```
在 TensorFlow 2.0 以后,tf.contrib 模块被删除了,现在我该怎么去实现tf.contrib 模块的应用
在 TensorFlow 2.0 以后,tf.contrib 模块的功能被移动到了其他模块中,或者被废弃了。因此,你需要考虑以下两点:
1. 查看需要使用的功能是否被移动到了其他模块中。例如,一些常见的功能被移动到了 tf.keras 和 tf.image 模块中。
2. 如果需要使用的功能已经被废弃了,你需要寻找替代方案。你可以在 TensorFlow 官方文档中查找废弃功能的替代方案。
具体来说,你需要根据具体的应用场景来查找替代方案。以下是一些常见的 tf.contrib 功能以及其替代方案:
- tf.contrib.layers:可以使用 tf.keras.layers 替代。
- tf.contrib.rnn:可以使用 tf.keras.layers.RNN 替代。
- tf.contrib.seq2seq:可以使用 tf.keras.layers.LSTM 和 tf.keras.layers.GRU 替代。
- tf.contrib.slim:可以使用 tf.keras.applications 替代。
- tf.contrib.data:可以使用 tf.data.Dataset 替代。
- tf.contrib.image:可以使用 tf.image 模块替代。
总之,当你需要使用 tf.contrib 模块的功能时,首先需要查看该功能是否已经被移动到其他模块中,如果没有,你需要在 TensorFlow 官方文档中查找替代方案。