from tensorflow.contrib.layers import xavier_initializer ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'
时间: 2023-11-27 13:47:13 浏览: 47
根据提供的引用[1]和引用,可以看出这是因为TensorFlow 2.0版本中已经移除了contrib模块,所以无法使用tensorflow.contrib.layers中的xavier_initializer。如果你想使用xavier_initializer,可以使用tf.keras.initializers.GlorotNormal(seed=None)代替。具体使用方法如下:
```python
import tensorflow as tf
initializer = tf.keras.initializers.GlorotNormal(seed=None)
```
相关问题
from tensorflow.contrib.layers import l2_regularizer, xavier_initializer ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'
问题:from tensorflow.contrib.layers import l2_regularizer, xavier_initializer ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'
回答: 这个问题是因为在TensorFlow 2.0中,tensorflow.contrib模块被移除了。所以无法直接使用from tensorflow.contrib.layers导入l2_regularizer和xavier_initializer。在最新的TensorFlow版本中,你可以使用tf.keras模块中的相应函数来替代。例如,你可以使用tf.keras.regularizers.l2来替代l2_regularizer,使用tf.keras.initializers.glorot_uniform或tf.keras.initializers.glorot_normal来替代xavier_initializer。所以你可以将代码中的import语句修改为以下形式:
from tensorflow.keras.regularizers import l2
from tensorflow.keras.initializers import GlorotUniform, GlorotNormal
然后在代码中使用l2()替代l2_regularizer(),使用GlorotUniform()或GlorotNormal()替代xavier_initializer_conv2d()。
这样修改后,你的代码将不再依赖于tensorflow.contrib模块,而是使用了TensorFlow 2.0中的tf.keras模块中的函数。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tensorflow2.0 解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.contrib](https://blog.csdn.net/weixin_41194171/article/details/107813906)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [tensorflow2.0 解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.contrib.layers import flatten](https://blog.csdn.net/weixin_41194171/article/details/107814532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [tensorflow学习笔记二:在tensorflow中,加入l2_regularization](https://blog.csdn.net/sinat_38178263/article/details/82941266)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
tf.contrib.layers.xavier_initializer()转为TensorFlow2的代码
在TensorFlow 2中,`tf.contrib`模块已经被移除了,因此 `tf.contrib.layers.xavier_initializer()` 不能再使用。
你可以使用`tf.keras.initializers.GlorotUniform()`来代替`tf.contrib.layers.xavier_initializer()`。Glorot初始化器是Xavier初始化器的变体,也称为Glorot均匀初始化器。
以下是使用Glorot初始化器的示例代码:
```
import tensorflow as tf
initializer = tf.keras.initializers.GlorotUniform()
```
你可以将`GlorotUniform()`作为参数传递给`tf.keras.layers.Dense()`中的`kernel_initializer`参数,以使用该初始化器来初始化Dense层的权重:
```
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=tf.keras.initializers.GlorotUniform()),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```
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