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

这个错误通常是因为你使用的是TensorFlow 2.0+版本，而`placeholder`是TensorFlow 1.x版本的API。在TensorFlow 2.0+版本中，使用`tf.compat.v1.placeholder`代替`tf.placeholder`来创建占位符。

你可以尝试这样修改代码：

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

# 创建占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_size])
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, output_size])

这将使用TensorFlow 1.x版本的API来创建占位符，并且通过`tf.disable_v2_behavior()`来启用TensorFlow 1.x的行为。

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报错：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

这个错误是由于在使用TensorFlow时，尝试访问`placeholder`属性时出现的。在TensorFlow 2.0版本及以上，`placeholder`已被移除，取而代之的是`tf.keras.Input`函数。`tf.keras.Input`函数用于定义模型的输入，可以指定输入的形状和数据类型。

如果你使用的是TensorFlow 1.x版本，可以通过以下方式解决该问题：
1. 确保你已正确导入TensorFlow模块：`import tensorflow as tf`
2. 检查是否正确使用了`placeholder`，例如：`x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10))`
3. 如果以上步骤都正确无误，可能是因为TensorFlow版本不兼容导致的问题。你可以尝试升级或降级TensorFlow版本，或者查看官方文档以了解更多信息。

attributeerror: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

这个错误的意思是：在使用tensorflow模块时，没有找到placeholder属性。可能是因为你使用的tensorflow版本过低，placeholder在版本1.0及以上才有。也可能是你的代码拼写有误。建议检查你的tensorflow版本并确认代码拼写是否正确。