tensorflow2版本下如何使用tensorflow1版本

在TensorFlow 2版本中，你可以通过使用`tensorflow.compat.v1`模块来使用TensorFlow 1版本的功能。这个模块提供了与TensorFlow 1版本兼容的API。

下面是一个例子，展示了如何在TensorFlow 2版本中使用TensorFlow 1版本的`Session`和`placeholder`：

import tensorflow.compat.v1 as tf

# 创建一个TensorFlow 1版本的Session
tf.disable_v2_behavior()
sess = tf.Session()

# 创建一个TensorFlow 1版本的placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10))

# 使用TensorFlow 1版本的操作
y = tf.reduce_sum(x, axis=1)

# 运行计算图
result = sess.run(y, feed_dict={x: [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]})
print(result)

# 关闭Session
sess.close()

需要注意的是，这种方式只能在TensorFlow 2版本中使用，如果你想在TensorFlow 1版本中使用TensorFlow 2的功能，是不支持的。