tensorflow 2.0中的contrib.slim迁移到哪里了

在TensorFlow 2.0中，`contrib.slim`已经被移除。相反，TensorFlow 2.0推荐使用`tf.keras`作为主要的高级API。`tf.keras`提供了类似于`contrib.slim`的功能，并且是TensorFlow 2.0中建议使用的模型构建和训练的工具。

如果你在迁移项目，需要将使用`contrib.slim`的代码改为使用`tf.keras`。这可能涉及到一些代码重写和调整，但大多数情况下，你可以使用`tf.keras.layers`模块中的类来替代`contrib.slim`中的函数和操作。

总结来说，要迁移`contrib.slim`代码到TensorFlow 2.0，你需要使用`tf.keras`来替代原来的功能和操作。

相关问题

tensorflow2.0怎么修改slim = tf.contrib.slim

在TensorFlow 2.0中，`tf.contrib.slim`已经不再是一个官方支持的模块了，取而代之的是`tf.keras`，可以通过以下方式修改：

1. 将`import tensorflow.contrib.slim as slim`修改为`from tensorflow import keras`。
2. 将`slim.arg_scope()`修改为`keras.layers.*`中对应的参数设置。例如，`slim.arg_scope([slim.conv2d], activation_fn=tf.nn.relu)`可以改为`keras.layers.Conv2D(..., activation='relu')`。
3. 将`slim.*()`修改为`keras.layers.*`中对应的层。例如，`slim.conv2d(inputs, 32, [3, 3], scope='conv1')`可以改为`keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), name='conv1')(inputs)`。

总体而言，使用`tf.keras`相比于`tf.contrib.slim`更加简洁易用，且能够更好地和TensorFlow 2.0的新特性结合使用。

tensorflow2.0想导入tensorflow.contrib.learn怎么办

### 回答1：
很抱歉，TensorFlow 2.0 中已经删除了 `tensorflow.contrib` 模块，因此不能直接导入 `tensorflow.contrib.learn`。不过，您可以使用 `TensorFlow 2.0` 中内置的 `tf.keras` 模块，或者使用 `TensorFlow Hub` 中的预训练模型。

### 回答2：
要导入tensorflow.contrib.learn，您需要使用tensorflow 2.0的兼容性模块tf.compat.v1。在TensorFlow 2.0中，tf.contrib模块已被移除。然而，通过tf.compat.v1模块，您仍然可以使用一些tensorflow.contrib模块中的功能。

您可以按照以下步骤来导入tensorflow.contrib.learn：

1. 导入所需的模块：

import tensorflow.compat.v1 as tf
from tensorflow.compat.v1 import contrib

2. 启用兼容性模式：

tf.disable_v2_behavior()

3. 现在您可以使用tf.contrib.learn及其功能：

contrib.learn.Estimator(...)

注意：虽然这种方法使您能够导入tensorflow.contrib.learn，但由于tf.compat.v1模块是为了向后兼容而设计的，因此它可能在将来的版本中被删除。因此，最好尽量使用tensorflow 2.0的原生API。如果您使用tensorflow.contrib.learn的功能非常重要，您可以考虑使用旧版本的tensorflow（如tensorflow 1.15）来支持它。

### 回答3：
在TensorFlow 2.0中，已经不再支持`tensorflow.contrib.learn`这个模块。`tensorflow.contrib`是一个容纳实验性、不太稳定或较少使用的功能和功能组件的命名空间，而且在TensorFlow 1.X版本中是存在的。在TensorFlow 2.0中，TensorFlow团队已经将这些组件整合到了其他模块中，或者将它们作为独立的项目进行维护。因此，如果你想在TensorFlow 2.0中使用`tensorflow.contrib.learn`，你将无法直接导入它。

如果你仍然想使用类似于`tensorflow.contrib.learn`的某些功能，可以考虑以下方法：

1. 使用TensorFlow 2.0官方文档中提供的迁移指南，查找替代`tensorflow.contrib.learn`的功能或模块。官方文档通常会提供有关如何将旧版本的代码迁移到TensorFlow 2.0的详细说明。

2. 如果你只是需要用到一些机器学习算法，你可以考虑使用`scikit-learn`这个Python库。它是一个专门用于机器学习的库，提供了丰富的算法和工具，可以与TensorFlow 2.0进行结合使用。

总之，在TensorFlow 2.0中，将不再直接支持导入`tensorflow.contrib.learn`。如果你有特定的需求，需要找到替代的方法来实现你的目标。