解释语句 config_proto = tf.ConfigProto( AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto'

很抱歉，根据提供的引用内容，我无法回答您的问题。但是，根据您提供的错误信息，这些错误都是由于TensorFlow版本不兼容导致的。在TensorFlow 2.0及以上版本中，`EmbeddingWrapper`已被删除，而`rnn`已被移动到`tf.compat.v1`模块中。因此，如果您使用的是TensorFlow 2.0及以上版本，则需要相应地更改代码。

至于您的问题，`tf.ConfigProto()`是TensorFlow中的一个配置类，用于配置会话的选项，例如GPU分配策略、并行线程数等。如果您遇到了`AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto'`的错误，那么很可能是因为您的TensorFlow版本太低，不支持该类。您可以尝试升级TensorFlow版本或查看您的代码是否正确导入了TensorFlow库。

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config_proto = tf.ConfigProto( AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto'

根据提供的引用内容，出现了两个不同的AttributeError错误。第一个错误是因为在tensorflow模块中没有名为select的属性，第二个错误是因为在tensorflow.python.ops.rnn_cell模块中没有名为_linear的属性。而针对你提出的问题，出现AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto'的原因是tensorflow模块中没有名为ConfigProto的属性。这可能是由于你的tensorflow版本过低导致的，因为在较早的版本中可能没有ConfigProto属性。你可以尝试更新tensorflow版本或者使用其他属性来代替ConfigProto。

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

针对您提到的两个问题，我将分别给出解决方案。

针对引用中的问题，即"AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'"，这个错误通常是由于使用了不兼容的TensorFlow版本导致的。在TensorFlow 2.0版本中，许多旧的功能被移动或删除，其中包括'tensorflow.contrib'模块。解决这个问题的方法是使用TensorFlow 1.x版本或者更新代码以适应TensorFlow 2.0版本。

针对引用中的问题，即"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"，这个错误通常是由于使用了TensorFlow 2.0版本的代码，而在TensorFlow 2.0中，'tf.placeholder'已被弃用。取而代之的是使用'tf.TensorSpec'或'tf.data.Dataset.from_tensor_slices'等函数来创建输入张量。您可以根据具体的代码和需求选择适当的替代方法。

至于您提到的"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'make_tensor_proto'"，这个错误通常是由于使用了不兼容的TensorFlow版本导致的。在TensorFlow 2.0版本中，'make_tensor_proto'函数已被移除。解决这个问题的方法是使用TensorFlow 1.x版本或者更新代码以适应TensorFlow 2.0版本。