tf.placeholder() is not compatible with eager execution报错

这个错误提示是因为 TensorFlow 2.x 版本默认启用了 Eager Execution（即即刻执行模式），而 `tf.placeholder()` 是在 TensorFlow 1.x 版本中使用的一种占位符，与 Eager Execution 不兼容。

如果你需要在 TensorFlow 2.x 版本中使用占位符，可以使用 `tf.compat.v1.placeholder()` 来代替 `tf.placeholder()`。另外，你也可以考虑使用 TensorFlow 2.x 版本中的其他占位符，如 `tf.Tensor()` 或 `tf.Variable()`。这些占位符都与 Eager Execution 兼容。

如果你不需要使用占位符，也可以在 TensorFlow 2.x 版本中直接使用 Python 变量来存储数据。

相关问题

raise RuntimeError("tf.placeholder() is not compatible with " RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.

这个错误是因为在TensorFlow 2.x中启用了Eager Execution（即默认情况下启用），而`tf.placeholder`不允许在Eager Execution模式下使用。相反，您可以使用`tf.Variable`或`tf.constant`来创建张量。例如：

import tensorflow as tf
state_ph = tf.Variable(tf.zeros((train_params.BATCH_SIZE,) + train_params.STATE_DIMS), trainable=False)

或者，如果您只需要一个常量张量，则可以使用`tf.constant`，例如：

import tensorflow as tf
state_ph = tf.constant(0.0, shape=((train_params.BATCH_SIZE,) + train_params.STATE_DIMS))

请注意，在TensorFlow 2.x中，启用Eager Execution非常方便和易于调试，但在某些情况下可能会降低计算性能。

RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.

这是一个关于 TensorFlow 的错误，可能是由于使用了 eager execution 导致的。建议检查代码中是否有使用了 tf.enable_eager_execution()，如果有，可以尝试将其注释掉或者使用 tf.compat.v1.placeholder() 替代 tf.placeholder()。