WARNING:tensorflow:From E:\machine_learning\tensorflow2\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\resource_variable_ops.py:1666: calling BaseResourceVariable.__init__ (from tensorflow.python.ops.resource_variable_ops) with constraint is deprecated

时间: 2023-07-22 21:09:41 浏览: 274
你好!关于你的问题,这是一个关于 的警告信息。这个警告是由于使用了被弃用的约束(constraint)参数导致的。约束参数在 TensorFlow 2.x 版本中已经被移除,如果你的代码中使用了约束参数,建议更新代码以适应最新的 TensorFlow 版本。如果你需要进一步的帮助,请提供更多的上下文信息。
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WARNING:tensorflow:From E:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\compat\v2_compat.py:68: disable_resource_variables (from tensorflow.python.ops.variable_scope) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: non-resource variables are not supported in the long term WARNING:tensorflow:From test.py:167: start_queue_runners (from tensorflow.python.training.queue_runner_impl) is deprecated and will be removed in a future version.

这些警告是因为你正在使用的 TensorFlow 版本中的一些功能已被弃用,并且在将来的版本中将被移除。具体来说,两个警告分别是: 1. `disable_resource_variables` 被弃用警告:这是因为 TensorFlow 将不再支持非资源变量(non-resource variables),并且建议在未来的代码中使用资源变量(resource variables)。你可以尝试更新你的代码,以适应 TensorFlow 的新版本。参考 TensorFlow 的文档,了解如何迁移代码以适应新的资源变量机制。 2. `start_queue_runners` 被弃用警告:这是因为在将来的 TensorFlow 版本中,`start_queue_runners` 将被移除。相反,建议使用 `tf.compat.v1.train.start_queue_runners`。你可以通过更新代码来解决这个问题。 在处理这些警告时,可以考虑以下几点: - 确保你正在使用的 TensorFlow 版本与代码兼容。 - 更新代码以适应最新版本的 TensorFlow API。 - 查阅 TensorFlow 的官方文档,以了解如何迁移代码以适应新的 API 变化。 如果你需要更具体的帮助,请提供更多的上下文和代码细节。

WARNING:tensorflow:From /root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/resource_variable_ops.py:435: colocate_with (from tensorflow.python.framework.ops) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Colocations handled automatically by placer. WARNING:tensorflow:From /root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/core.py:143: calling dropout (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with keep_prob is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Please use `rate` instead of `keep_prob`. Rate should be set to `rate = 1 - keep_prob`.

这些warning信息是TensorFlow的版本更新导致的,不会影响代码的运行。第一个warning是因为在TensorFlow 2.0中,使用tf.compat.v1.placeholder()函数代替原来的tf.placeholder()函数,而colocate_with参数已经不再使用,因此会有这个warning。第二个warning是因为在TensorFlow 2.0中,使用tf.nn.dropout()函数代替原来的keras.layers.Dropout()函数,而keep_prob参数已经被rate参数代替,因此会有这个warning。如果想要避免这些warning信息,可以考虑更新代码中的相关函数。
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D:\Anaconda\envs\tf1\python.exe C:/Users/夏芷琳/Desktop/VAE-LSTM-for-anomaly-detection-master/codes/train.py Traceback (most recent call last): File "C:/Users/夏芷琳/Desktop/VAE-LSTM-for-anomaly-detection-master/codes/train.py", line 2, in <module> import tensorflow as tf File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 52, in <module> from tensorflow.core.framework.graph_pb2 import * File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\graph_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import node_def_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_node__def__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\node_def_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import attr_value_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_attr__value__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\attr_value_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import tensor_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_tensor__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\tensor_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import resource_handle_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_resource__handle__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\resource_handle_pb2.py", line 41, in <module> serialized_options=None, file=DESCRIPTOR), File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 561, in __new__ _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower). More information: https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/news/2022-05-06#python-updates

Traceback (most recent call last): File "D:\23101\CCCCCCCCC\mydetectTF.py", line 94, in <module> import tensorflow as tf File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 51, in <module> from ._api.v2 import compat File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\__init__.py", line 37, in <module> from . import v1 File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\__init__.py", line 30, in <module> from . import compat File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\compat\__init__.py", line 37, in <module> from . import v1 File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\compat\v1\__init__.py", line 47, in <module> from tensorflow._api.v2.compat.v1 import lite File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\lite\__init__.py", line 9, in <module> from . import experimental File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\lite\experimental\__init__.py", line 8, in <module> from . import authoring File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v1\lite\experimental\authoring\__init__.py", line 8, in <module> from tensorflow.lite.python.authoring.authoring import compatible File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\lite\python\authoring\authoring.py", line 44, in <module> from tensorflow.lite.python import lite File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\lite\python\lite.py", line 49, in <module> from tensorflow.lite.python.interpreter import Interpreter # pylint: disable=unused-import File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\tensorflow\lite\python\interpreter.py", line 28, in <module> from tensorflow.lite.python.interpreter_wrapper import _pywrap_tensorflow_interpreter_wrapper as _interpreter_wrapper ImportError: generic_type: type "InterpreterWrapper" is already registered!

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