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()`。

相关问题

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

在TensorFlow 2.0版本中，使用eager execution即默认开启动态图，不需要使用Session来运行图。如果你在使用TensorFlow 1.x版本的话，可能会遇到这个错误。解决办法是，需要将代码改为使用tf.compat.v1.Session()来代替tf.Session()。如下所示：

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

with tf.Session() as sess:
    ...

with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as sess: AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

在 TensorFlow 2.x 版本中，`tf.Session()` 已经被废弃，而被 `tf.compat.v1.Session()` 取代。如果你的代码中使用了 `tf.Session()`，可以改为 `tf.compat.v1.Session()`，或者使用 `tf.compat.v1.disable_v2_behavior()` 函数来启用 TensorFlow 1.x 的行为。示例代码如下：

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

with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as sess:
    # 在 TensorFlow 1.x 中使用 Session

如果你的 TensorFlow 版本是 1.x，可以直接使用 `tf.Session()`。