AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2.__internal__.tracking' has no attribute 'TrackableSaver'
时间: 2023-12-01 11:42:59 浏览: 70
这个错误通常是因为使用了tensorflow.compat.v2版本中不再支持的TrackableSaver类。在新版本的tensorflow中,可以使用tf.train.Checkpoint来代替TrackableSaver。你可以尝试将代码中的TrackableSaver替换为tf.train.Checkpoint,或者升级tensorflow版本以解决这个问题。
如果你需要更详细的帮助,请提供更多的上下文信息,例如你的代码片段和使用的tensorflow版本等。
相关问题
AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__'
This error occurs when you are trying to access an attribute or module that does not exist within the TensorFlow package. In this case, the attribute or module that is being called is '__internal__' within the 'tensorflow.compat.v2' module.
To fix this error, you can try the following solutions:
1. Update TensorFlow to the latest version: This error might occur if you are using an outdated version of TensorFlow. Try updating TensorFlow to the latest version.
2. Check the spelling of the attribute or module: Make sure that you have spelled the attribute or module name correctly.
3. Use the correct import statements: If you are using an older version of TensorFlow, you might need to use different import statements. Check the TensorFlow documentation to see the correct import statements for your version.
4. Check for typos in your code: Double-check your code for any typos or syntax errors that could be causing this error.
5. Import specific modules instead of using wildcard imports: Instead of using a wildcard import statement (e.g. 'from tensorflow.compat.v2 import *'), try importing specific modules (e.g. 'from tensorflow.compat.v2 import module_name'). This can help avoid conflicts with similarly named attributes or modules.
AttributeError: module tensorflow.compat.v1 has no attribute contrib
AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib' 是由于TensorFlow版本更新导致的错误。在TensorFlow 2.0及以上版本中,contrib模块已被移除,因此无法使用。如果你的代码中使用了contrib模块,需要将其替换为TensorFlow 2.0及以上版本中的等效功能。
以下是一些可能有用的解决方法:
1. 尝试使用TensorFlow 1.x版本,或者升级代码以适应TensorFlow 2.0及以上版本。
2. 将代码中的contrib模块替换为TensorFlow 2.0及以上版本中的等效功能。
3. 检查代码中是否存在拼写错误或其他语法错误,这些错误可能会导致模块无法正确导入。
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