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

这个错误通常是因为您使用的TensorFlow版本与代码中使用的版本不兼容导致的。在旧版本的TensorFlow中，确实没有ConfigProto()方法。如果您正在使用较新的TensorFlow版本，可以尝试以下解决方案：

1. 检查您的TensorFlow版本是否为1.4或更高版本，ConfigProto()方法在这些版本中可用。
2. 尝试使用以下导入语句：`from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto`，然后将`config = tf.ConfigProto()`更改为`config = ConfigProto()`。
3. 尝试升级TensorFlow版本，以确保与您的代码兼容。

相关问题

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

您提到的`tf.ConfigProto`是在TensorFlow 1.x版本中用于配置会话（session）的一种方式。但在TensorFlow 2.0及之后的版本里，这个`ConfigProto`已经被`tf.compat.v1.ConfigProto`所替代，因为TensorFlow 2.x开始引入Eager Execution模式，而不再直接依赖图(graph)相关的Session API。

`tf.compat.v1.ConfigProto`允许用户设置一些运行时选项，例如GPU内存分配、CPU线程数等。不过，在TensorFlow 2.x中，许多配置可以直接通过`tf.config`模块进行操作，比如`tf.config.optimizer.set_jit(True)`来启用XLA编译。

如果你仍然需要在TensorFlow 2.x中使用类似于`ConfigProto`的功能，可以尝试以下代码示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个兼容配置对象
config = tf.compat.v1.ConfigProto()

# 设置显存增长策略或其他属性
config.gpu_options.allow_growth = True

# 创建一个Session实例并指定配置
with tf.Session(config=config) as sess:
    # 这里进行你的TensorFlow操作

请注意，由于TF 2.x推荐使用更现代的API，长期来看建议切换到`tf.config`或者其他官方推荐的方式进行配置。

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

这个错误提示意味着你使用的TensorFlow版本中没有找到ConfigProto属性。这可能是因为您的TensorFlow版本不兼容或已被弃用。建议您升级TensorFlow版本或更改您的代码以使用新的TensorFlow API。

如果您使用的是TensorFlow 2.0及以上版本，可以尝试以下代码：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
config = tf.compat.v1.ConfigProto()

如果您使用的是TensorFlow 1.x版本，可以尝试以下代码：

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()