ttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'

这个错误是因为 TensorFlow 2.x 的版本中已经不再使用 `reset_default_graph` 方法了。在 TensorFlow 2.x 中，计算图默认是自动管理的，并且不再需要显式地重置或清除。相反，你可以使用 `tf.compat.v1.reset_default_graph()` 方法来重置默认图。请注意，这个方法只是为了向后兼容，如果你正在使用 TensorFlow 1.x 的代码，在迁移至 TensorFlow 2.x 时可能会遇到这个问题。

相关问题

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'

在 Tensorflow 2.0 中，`reset_default_graph()` 函数已被删除。如果你在 Tensorflow 2.0 及更高版本中使用这个函数，会出现 `AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'` 的错误。

如果你需要重置默认图，可以使用下面的代码：

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

这里我们使用了 `tensorflow.compat.v1` 模块，它提供了 Tensorflow 1.x 版本的 API。同时，使用 `tf.disable_v2_behavior()` 可以禁用 Tensorflow 2.0 的行为。然后使用 `tf.reset_default_graph()` 来重置默认图。

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'怎么解决

在 TensorFlow 2.x 中，不再需要使用 `reset_default_graph()` 函数，因为 Eager Execution 已成为默认模式，无需构建和重置计算图。在 TensorFlow 1.x 中，`reset_default_graph()` 是用来清除计算图并重新创建一个新的默认计算图的函数。

如果您的代码中使用了 `reset_default_graph()` 函数，您可以直接移除这行代码。在 TensorFlow 2.x 中，无需手动重置计算图。

如果您的代码中还有其他依赖于 TensorFlow 1.x 的特性或函数，您需要根据 TensorFlow 2.x 的新特性进行相应的迁移和调整。官方文档提供了详细的迁移指南，可以帮助您更新您的代码以适应 TensorFlow 2.x 的变化。

请注意，在 TensorFlow 2.x 中，Eager Execution 是默认启用的，并且在大多数情况下是推荐的模式。如果您仍然需要使用计算图和符号式编程，请考虑使用 TensorFlow 2.x 中的函数式 API 或子类化 API 来构建计算图。