x = tf.placeholder(tf.float32, [None, img_h, img_w, num_channels]) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

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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datas_placeholder=tf.placeholder(tf.float32,[None,32,32,3]) labels_placeholder=tf.placeholder(tf.int32,[None]) dropout_placeholder=tf.placeholder(tf.float32)

这段代码是在 TensorFlow 中定义了三个占位符（placeholder）。

`datas_placeholder` 是一个占位符，表示输入的图像数据。它的形状是 `[None, 32, 32, 3]`，其中 `None` 表示该维度可以接受任意大小的输入样本数量，`32` 表示图像的高度和宽度为 32 像素，`3` 表示图像的通道数为 3（RGB 彩色图像）。

`labels_placeholder` 是一个占位符，表示输入的标签数据。它的形状是 `[None]`，其中 `None` 表示该维度可以接受任意大小的输入样本数量。

`dropout_placeholder` 是一个占位符，表示模型中的 dropout 比例。它的数据类型是 `tf.float32`。

这些占位符用于在 TensorFlow 图执行过程中接收输入数据。在实际运行模型时，需要将实际的数据传递给这些占位符，以便进行计算和训练。

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。