AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph' 这个报错是因为在使用TensorFlow的过程中，使用了get_default_graph()方法，但是当前版本的TensorFlow并没有该方法。解决这个问题的方法是使用其他适用于当前版本的方法替代get_default_graph()。你可以尝试使用tf.compat.v1.get_default_graph()来获取默认的计算图。

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AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'如何解决

遇到`AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'`这个问题通常是当你尝试在TensorFlow早期版本中使用`get_default_graph()`函数时，这个功能在TensorFlow v2.x及以后已经被移除，改用`tf.compat.v1.get_default_graph()`或直接使用`tf.Graph()`创建一个新的图。

解决步骤如下：

1. 检查TensorFlow版本：确认你正在使用的Python环境里的TensorFlow版本是否支持`get_default_graph()`。如果是较旧版本，需要更新到v2.x以上。

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

2. 更改代码引用：如果你的代码依赖于`get_default_graph()`，将其替换为兼容的新版本。

if tf.__version__.startswith('2'):
    from tensorflow import Graph
    graph = Graph()
else:
    from tensorflow.compat.v1 import get_default_graph
    graph = get_default_graph()

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'

### 回答1：
这个错误通常是因为你正在使用 TensorFlow 2.x 版本，而这个版本不再使用 get_default_graph 方法。相反，它使用了函数式 API。如果你使用的是 TensorFlow 2.x 版本，请使用以下代码代替：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
graph = tf.compat.v1.get_default_graph()

如果你正在使用 TensorFlow 1.x 版本，那么可以直接使用 get_default_graph 方法。

### 回答2：
这个错误说明在tensorflow模块中找不到get_default_graph属性。通常情况下，get_default_graph是tensorflow模块中的一个函数，用于获取默认图对象。如果在使用tensorflow中遇到这个错误，可能有以下几个原因：

1. 平台版本不兼容：确保你安装的tensorflow版本是兼容的。有时候不同的tensorflow版本会有一些函数名称或者接口的变化，导致某些属性不存在。可以尝试更新tensorflow或者重新安装合适的版本。

2. 导入错误：检查你的代码中是否正确导入了tensorflow模块。可以通过使用import tensorflow as tf来导入tensorflow，并且在使用get_default_graph之前需要确保tensorflow模块已经被成功导入。

3. 高版本tensorflow的问题：如果你使用的是最新版本的tensorflow，可能会出现一些属性或者函数名字的变化。可以尝试查看tensorflow的官方文档以确认是否有所改变，然后相应地修改代码。

总之，当遇到AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'错误时，需要检查代码中的tensorflow导入是否正确并且确保所使用的版本与代码兼容。

### 回答3：
在TensorFlow 2.0版本中，没有get_default_graph()函数。TensorFlow 2.0采用了动态图计算模式，即使用tf.function装饰器将函数转换为计算图的过程被封装起来，不再需要手动管理默认图。当我们使用tf的时候，TensorFlow会自动创建和管理默认图。因此，当我们尝试使用get_default_graph()函数时，会出现AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'的错误。

在TensorFlow 2.0中，可以使用tf.compat.v1模块来调用TensorFlow 1.x版本的API和函数，包括get_default_graph()函数。可以使用以下代码进行调用：

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

graph = tf.get_default_graph()
# 这样就可以获取默认图了

需要注意的是，这种方式只适用于需要使用TensorFlow 1.x版本API的特殊情况，一般情况下应该尽量避免使用TensorFlow 1.x版本的API和函数，而应该使用TensorFlow 2.x版本的API和函数。