sess = tf.Session() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

在TensorFlow 2.0版本中，tf.Session()被删除了，所以在使用时会出现"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'"的错误。你可以将tf.Session()更改为tf.compat.v1.Session()，这样就可以在TensorFlow 2.0版本中使用Session属性了。

源代码的修改后版本如下：
import tensorflow as tf
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
with tf.compat.v1.Session() as sess:
print("a:%i" % sess.run(a),"b:%i" % sess.run(b))
print("Addition with constants: %i" % sess.run(a+b))
print("Multiplication with constant:%i" % sess.run(a*b))

相关问题

with tf.Session() as sess: AttributeError: module tensorflow has no attribute Session

在 TensorFlow 2.x 版本中，`Session` 已经被弃用。相反，您需要使用 `tf.compat.v1.Session()` 方法。

下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个常量张量
a = tf.constant(3)
b = tf.constant(4)

# 创建一个 TensorFlow 会话
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    # 计算 a 和 b 的和
    result = sess.run(a + b)
    print(result)

您还可以将以下代码添加到文件的开头，以避免在代码中使用 `tf.compat.v1.Session()`：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

这将禁用 TensorFlow 2.x 版本的行为，并允许您继续使用 `tf.Session()`。

使用SESS = tf.Session()报错AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

在TensorFlow2中，`tf.Session()`已经被弃用了。相反，您可以使用`tf.compat.v1.Session()`来创建一个会话。但是，为了更好地利用TensorFlow2的新特性，建议使用`tf.function`和`@tf.function`装饰器来替代会话。

如果您仍然想使用TensorFlow1中的会话，可以通过以下方式实现：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

with tf.Session() as sess:
    # 执行TensorFlow计算图

请注意，在使用TensorFlow2时，您应该尽量避免使用TensorFlow1的会话，而是使用`tf.function`和`@tf.function`装饰器。