xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,20])# ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,1]) keep_prop=tf.placeholder(tf.float32)有这样的错误AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'应该怎么改

时间: 2023-12-09 21:05:18 浏览: 130
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问题解决：module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute '

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这个错误可能是因为您使用的 TensorFlow 版本不同导致的。在 TensorFlow 2.0 及以上版本中，`tf.placeholder` 已经被移除了。取而代之的是 `tf.compat.v1.placeholder`。如果您使用的是 TensorFlow 2.0 及以上版本，可以将代码修改为： ``` xs=tf.compat.v1.placeholder(tf.float32,[None,20]) ys=tf.compat.v1.placeholder(tf.float32,[None,1]) keep_prop=tf.compat.v1.placeholder(tf.float32) ``` 如果您使用的是 TensorFlow 1.x 版本，那么您的代码应该可以正常运行，这个错误不应该出现。如果您仍然遇到这个错误，可以尝试重新安装 TensorFlow 或者升级 TensorFlow 版本。
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AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute '

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'的问题您具体怎么解决问题具体解决的seq_loss.py文件
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pycharm用import报错：AttributeError: module tensorflow(or other) has no attribut （import搜索路径顺序问题）

问题描述及解决： 原创文章 1获赞 1访问量 17 关注 私信 展开阅读全文 作者：Branson233

xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,20])# ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,1]) keep_prop=tf.placeholder(tf.float32)应该怎么改

1. xs 的 shape：[None,20] 表示输入的数据有 None 个样本，每个样本有 20 个特征。如果输入的数据不是这个形状，可以根据实际情况修改。 2. ys 的 shape：[None,1] 表示输出的数据有 None 个样本，每个样本有 1 个...

# define placeholder for inputs to network xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 20]) # ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) keep_prop = tf.placeholder(tf.float32)什么意思

其中 xs 是输入的占位符，它的维度为 [None, 20]，表示可以接受任意数量的样本，每个样本的特征维度为 20。ys 是输出的占位符，它的维度为 [None, 1]，表示可以接受任意数量的样本，每个样本的输出维度为 1...

xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 20]) # ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) keep_prop = tf.placeholder(tf.float32)出现这样错误怎么改AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

xs = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 20]) ys = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) keep_prob = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32) 请注意，以上代码中的 keep_prob 变量名...

xs= tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,input_size]) #64列不知道几行 ys = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,num_class])怎么改成tf.function

xs = tf.TensorSpec(shape=[None, input_size], dtype=tf.float32) ys = tf.TensorSpec(shape=[None, num_class], dtype=tf.float32) # 执行函数 train_step(xs, ys) 这样，原来的程序段就被封装在一个名为 ...

# 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.placeholder(tf.float32,[None,in_nodes]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) prob=tf.placeholder(tf.float32) # 设置第一隐层 w1=weight(in_nodes, h1_nodes, 0.1, 0.005) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight(h1_nodes, h2_nodes, 0.1, 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, prob) # 设置第三隐层 w3=weight(h2_nodes, h3_nodes, 0.1, 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, prob) # 设置softmax输出层 w4=weight(h3_nodes, 10, 0.1, 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)

y_ = tf.cast(inputs, tf.float32) h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, self.w1) + self.b1) h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h1, self.w2) + self.b2) h2_drop = tf.nn.dropout(h2, rate=prob) h3 = tf.nn.relu(tf....

with open('PCA-IGA-BP,PCA-GA-BP对比试验训练数据.csv',"r") as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) for row1 in reader: row = list(map(float,row1)) data = [row[0],row[1],row[2],row[3]] column1.append(data) column2.append([row[4]]) x = np.mat(column1) y = np.mat(column2) xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 4]) ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) w1 = [] for i in range(4): a = individual[11*i:11*i+11]#或许是因为每个输入节点对应3个权重 w1.append(a) weight = individual[44:55] w2 = [] for w in weight: w2.append([w]) b1 = individual[55:66] b2 = individual[66]

然后，将数据转换为NumPy矩阵x和y，并定义了两个TensorFlow的占位符xs和ys。 接下来，代码对权重和偏置进行了初始化。根据注释，每个输入节点对应3个权重，因此在循环中将权重分为4组，并将每组权重存储在...

saver = tf.keras.models.save_model()

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='x') y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10], name='y') W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name='W') b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name='b') ...

RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.

xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 20]) ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) 请注意，以上代码中的 tf.disable_v2_behavior() 命令可以使 TensorFlow...
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training_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, image_size * image_size]) # 输入图像展平后的向量 labels = tf.placeholder(tf.float32, [None, labels_size]) # 输入标签 接着，定义网络中的变量，如...

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Xs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, n]) Ys = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, m]) # 定义损失函数 loss loss = ... # 手动计算梯度 grads = [] for j in range(m): grad_j = tf.gradients...

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x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10]) W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])) logits = tf.matmul(x, W) + b ...

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x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10]) W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])) logits = tf.matmul(x, W) + b ...

python神经网络训练完了怎么输入得到结果_tensorflow学习笔记之简单的神经网络训练和测试...

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_size]) # 定义模型参数 W = tf.Variable(tf.zeros([input_size, num_classes])) b = tf.Variable(tf.zeros([num_classes])) # 定义模型 y = tf.nn.softmax(tf.matmul...

手写数字识别，如何调用saver.save保存下来的深度模型，并测试训练效果。请列举代码

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) ...
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module ‘tensorflow’ has no attribute ‘get_default_graph’

参考：https://blog.csdn.net/u014466109/article/details/88877321?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task 事件经过： 现在已经是凌晨一点半，从昨天下午开始在 windows 的 anaconda 配置 yolov3 的训练环境，一直出各种问题，很烦。 两小时前遇到这个问题： https://blog.csdn.net/u014466109/article/details/88877321?
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