x = tf.placeholder(tf.float32, [None, img_h, img_w, num_channels]) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'
时间: 2023-11-21 14:22:05 浏览: 44
这个错误通常是因为tf.placeholder()函数已经在TensorFlow的版本2.x中被删除了,可以使用tf.compat.v1() or tf.compat.v1.placeholder_with_default()代替该函数。可以尝试使用以下代码来代替你原来的代码:
x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, img_h, img_w, num_channels])
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xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 20]) # ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) keep_prop = tf.placeholder(tf.float32)出现这样错误怎么改AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'
这个错误可能是因为你的 TensorFlow 版本过低,placeholder 是 TensorFlow 的一个核心概念,用于在 TensorFlow 图中占据一个位置,以便在运行时填充数据。
在 TensorFlow 2.x 中,placeholder 被 tf.compat.v1.placeholder 替代。因此,你可以使用以下代码替换原来的代码,从而在 TensorFlow 2.x 中使用 placeholder。
```
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)
```
请注意,以上代码中的 `keep_prob` 变量名与原来的代码中的 `keep_prop` 变量名不同,你需要在后续代码中做相应的修改。
xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,20])# ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,1]) keep_prop=tf.placeholder(tf.float32)有这样的错误AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'应该怎么改
这个错误可能是因为您使用的 TensorFlow 版本不同导致的。在 TensorFlow 2.0 及以上版本中,`tf.placeholder` 已经被移除了。取而代之的是 `tf.compat.v1.placeholder`。如果您使用的是 TensorFlow 2.0 及以上版本,可以将代码修改为:
```
xs=tf.compat.v1.placeholder(tf.float32,[None,20])
ys=tf.compat.v1.placeholder(tf.float32,[None,1])
keep_prop=tf.compat.v1.placeholder(tf.float32)
```
如果您使用的是 TensorFlow 1.x 版本,那么您的代码应该可以正常运行,这个错误不应该出现。如果您仍然遇到这个错误,可以尝试重新安装 TensorFlow 或者升级 TensorFlow 版本。