tf.placeholder() is not compatible with eager execution报错
时间: 2023-06-17 11:02:15 浏览: 108
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
RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.
这个错误是因为 TensorFlow 2.0 默认开启了 Eager Execution(即动态图模式),而 `tf.placeholder()` 只能在旧版 TensorFlow(1.x)中使用。如果您正在使用 TensorFlow 2.0 或者更高版本,并且想要使用占位符,可以使用 `tf.compat.v1.placeholder()` 代替 `tf.placeholder()`,或者将 Eager Execution 关闭。下面是两种解决方法:
1. 使用 `tf.compat.v1.placeholder()`:
```
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
xs = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 20])
ys = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1])
keep_prob = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32)
```
2. 关闭 Eager Execution:
```
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 20])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
```
这两种方法都可以解决 `tf.placeholder()` 不兼容 Eager Execution 的问题,具体可以根据需求选择。
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。
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