sess = tf.Session() module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

在 TensorFlow 2.0 及以上版本中，`tf.Session()` 被弃用了，取而代之的是使用 `tf.compat.v1.Session()`。如果您正在使用 TensorFlow 2.0 及以上版本，请改为使用 `tf.compat.v1.Session()`。如果您在使用 TensorFlow 1.x 版本，则可以继续使用 `tf.Session()`。

相关问题

sess = tf.Session() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

在TensorFlow 2.0版本中，tf.Session()被删除了，所以在使用时会出现"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'"的错误。你可以将tf.Session()更改为tf.compat.v1.Session()，这样就可以在TensorFlow 2.0版本中使用Session属性了。

源代码的修改后版本如下：
import tensorflow as tf
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
with tf.compat.v1.Session() as sess:
print("a:%i" % sess.run(a),"b:%i" % sess.run(b))
print("Addition with constants: %i" % sess.run(a+b))
print("Multiplication with constant:%i" % sess.run(a*b))

with tf.Session() as sess: AttributeError: module tensorflow has no attribute Session

在 TensorFlow 2.x 版本中，`Session` 已经被弃用。相反，您需要使用 `tf.compat.v1.Session()` 方法。

下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个常量张量
a = tf.constant(3)
b = tf.constant(4)

# 创建一个 TensorFlow 会话
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    # 计算 a 和 b 的和
    result = sess.run(a + b)
    print(result)

您还可以将以下代码添加到文件的开头，以避免在代码中使用 `tf.compat.v1.Session()`：

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

这将禁用 TensorFlow 2.x 版本的行为，并允许您继续使用 `tf.Session()`。