tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor报错module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'

这个错误的原因是在 TensorFlow 2.x 版本中，`tf.contrib` 已经被移除了。如果你正在使用 TensorFlow 2.x 版本，可以考虑使用 `tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer` 来代替 `tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor`。

如果你一定要使用 `VocabularyProcessor`，可以考虑使用 TensorFlow 1.x 版本，或者在 TensorFlow 2.x 版本中使用 `tf.compat.v1` 来调用 `contrib` 模块：

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

vocab_processor = tf.compat.v1.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor(max_document_length)

这样可以在 TensorFlow 2.x 版本中使用 `VocabularyProcessor`，但不建议这么做，因为 `tf.compat.v1` 只是 TensorFlow 1.x 的兼容层，可能会影响到代码的可读性和可维护性。

相关问题

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute 'contrib'

要解决AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute 'contrib'的问题，你可以尝试以下两种方法。

方法一：

1. 首先，卸载所有的keras和tensorflow包。你可以使用以下命令：

   !pip uninstall keras -y
   !pip uninstall keras-nightly -y
   !pip uninstall keras-Preprocessing -y
   !pip uninstall keras-vis -y
   !pip uninstall tensorflow -y

2. 接下来，安装Retinanet支持的版本的tensorflow和keras。你可以使用以下命令：

   !pip install tensorflow==2.3.0
   !pip install keras==2.4

3. 在你的Colab笔记本的顶部添加这段代码，并重启运行时。

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

方法二：

1. 首先，卸载所有的keras和tensorflow包。你可以使用以下命令：

   !pip uninstall keras -y
   !pip uninstall keras-nightly -y
   !pip uninstall keras-Preprocessing -y
   !pip uninstall keras-vis -y
   !pip uninstall tensorflow -y

2. 接下来，安装tensorflow 2.3.0和keras 2.3.1版本。你可以使用以下命令：

   !pip install tensorflow==2.3.0
   !pip install keras==2.3.1

这些方法中的任何一种都应该能够解决AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute 'contrib'的问题。希望对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute '](https://download.csdn.net/download/qq_38766019/86272235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [module ‘tensorflow.compat.v2‘ has no attribute ‘__internal__](https://blog.csdn.net/cherr_bomb/article/details/129035304)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [AttributeError: module ‘tensorflow.compat.v2‘ has no attribute ‘__internal__](https://blog.csdn.net/hhhhhh5863/article/details/122622488)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute 'wrappers'

要解决"AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'"的问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 检查你的TensorFlow版本是否符合要求。如果你正在使用较新的版本，你可能需要回退到一个较旧的版本，因为在TensorFlow 2.0版本中，`contrib`模块已被移除。你可以使用`pip`命令来安装一个较旧的TensorFlow版本，例如`pip install tensorflow==1.15.0`。
2. 如果你不想回退到旧版本，你可以尝试使用`compat.v1`模块的替代方法来调用所需的功能。例如，`tensorflow.compat.v1.contrib`可以替换为`tensorflow.contrib`。
3. 另外，你也可以尝试使用其他可用的方法或库来替代`contrib`中的功能。

要解决"AttributeError: module ‘keras’ has no attribute ‘preprocessing’"的问题，可以按照以下步骤进行操作：

1. 检查你的Keras版本是否符合要求。如果你正在使用较新的版本，可能需要回退到一个较旧的版本，因为在某些较新版本的Keras中，`preprocessing`模块已被重命名为`preprocessing.image`或`preprocessing.sequence`等。你可以使用`pip`命令来安装一个较旧的Keras版本，例如`pip install keras==2.2.5`。
2. 如果你不想回退到旧版本，你可以尝试使用其他可用的方法或库来替代`preprocessing`中的功能。例如，你可以使用`numpy`库来处理数据预处理。
3. 另外，你还可以尝试查看Keras文档或相关论坛，以获取更多关于`preprocessing`模块的信息和解决方法。

对于"AttributeError: module 'tensorflow.keras' has no attribute 'wrappers'"的问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 检查你的TensorFlow版本是否符合要求。确保你的TensorFlow版本是2.0或更高版本，因为在TensorFlow 2.0中，`tensorflow.keras`模块取代了之前的`keras`模块。
2. 如果你的TensorFlow版本符合要求，但仍然出现该错误，请检查你的代码中是否正确导入了`tensorflow.keras.wrappers`模块。确保导入语句为`from tensorflow.keras import wrappers`。
3. 如果仍然出现问题，可能是由于其他未知原因引起的。你可以尝试搜索相关文档、论坛或社区以获取更多关于此错误的解决方案。