模块tensorflow没有属性tf.reset_default_graph()怎么办

时间: 2023-05-24 13:06:39 浏览: 131
如果你正在使用TensorFlow 2.0或更高版本,那么tf.reset_default_graph()函数已被弃用,因为图形默认不再存在。如果你希望清除计算图,可以使用以下代码: ``` import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() tf.reset_default_graph() ``` 如果你正在使用TensorFlow 1.0或更低版本,但无法找到tf.reset_default_graph()函数,则可能是因为你没有正确导入TensorFlow库。请确保使用以下命令导入正确的库: ``` import tensorflow as tf ```
相关问题

tf.reset_default_graph()不兼容

这个错误通常是由于TensorFlow版本不兼容导致的。在TensorFlow 2.x版本中,不再需要使用tf.reset_default_graph()函数。如果你正在使用TensorFlow 2.x版本,请删除该函数并运行代码。如果你正在使用TensorFlow 1.x版本,请确保你的TensorFlow版本是1.14或更高版本,并将导入语句更改为: ``` import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() ``` 然后,你可以使用tf.reset_default_graph()函数来重置默认图。

tf.reset_default_graph()报错

可能是因为 TensorFlow 2.x 中已经不再使用 tf.reset_default_graph(),而是使用 tf.compat.v1.reset_default_graph()。如果您正在使用 TensorFlow 1.x,则需要确保已正确安装 TensorFlow 并正确导入库。如果问题仍然存在,请提供更多详细信息以便更好地帮助您解决问题。

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import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

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