tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor报错module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'
时间: 2023-09-21 21:02:34 浏览: 72
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
from tensorflow.contrib import learn换成import tf_slim as slim后,learn.preprocessing.VocabularyProcessor报错
`tf_slim` 和 `tensorflow.contrib` 有些不同,所以需要针对性地修改代码。
`tf_slim` 中没有 `learn.preprocessing.VocabularyProcessor` 这个类,但是我们可以使用 `tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor` 替代。
你可以将代码修改为以下形式:
```python
from tensorflow.contrib import learn
import tensorflow as tf
import tf_slim as slim
# 使用 tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor
vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(max_document_length)
x = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(x_text)))
# 其他代码不变
```
另外,你也可以使用 `tf.data.Dataset` API 来处理数据,这是 TensorFlow 推荐的数据输入方式,也更加方便和高效。
tf.contrib.slim AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'
tf.contrib.slim是TensorFlow中的一个模块,用于实现轻量级的神经网络模型构建和训练。然而,从TensorFlow 2.0版本开始,tf.contrib模块已经被移除,所以在新版本的TensorFlow中无法使用tf.contrib.slim。
如果你想使用类似的功能,可以考虑使用TensorFlow的其他模块或库,如tf.keras或tf.nn。这些模块提供了类似的功能,并且是TensorFlow官方推荐的方式。
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