上述修改后的代码报错AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'
时间: 2023-10-02 09:07:59 浏览: 45
对不起,我的错误。在TensorFlow 2.0及以上版本中,`tf.Session()`已被弃用。可以使用以下代码替换:
```python
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import numpy as np
tf.compat.v1.disable_eager_execution() # 关闭Eager Execution模式
# 加载ELMo模型
elmo = hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/2", trainable=True)
# 定义输入
inputs = ["I love machine learning", "TensorFlow is a great tool"]
# 使用ELMo模型编码输入文本
embeddings = elmo(inputs, signature="default", as_dict=True)["elmo"]
# 创建TensorFlow会话
with tf.compat.v1.Session() as sess:
sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
sess.run(tf.compat.v1.tables_initializer())
# 获取编码后的文本表示
embeddings = sess.run(embeddings)
# 打印编码后的文本表示
print(embeddings)
```
在上面的代码中,我们使用`tf.compat.v1.Session()`命令创建TensorFlow会话,然后按照之前的方法使用ELMo模型对输入文本进行编码。如果您使用的是TensorFlow 2.x版本,则建议使用`tf.compat.v1`命名空间中的函数,以兼容旧版TensorFlow的语法。
如果您仍然遇到任何问题,请告诉我。