module 'tensorflow' has no attribute 'global_variables_initializer'

" 'tensorflow' has no attribute 'global_variables_initializer'" 错误是由于 TensorFlow 版本更改导致代码不再兼容所引起的。在 TensorFlow 2.x 中，全局变量的初始化函数已更改为 tf.compat.v1.global_variables_initializer()。因此，你需要确保你的 TensorFlow 版本为 2.x，并使用正确的函数来初始化全局变量。

相关问题

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'global_variables_initializer' ​

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'global_variables_initializer' 是一个常见的错误，通常是由于使用了过时的TensorFlow版本或者错误的导入方式导致的。

在TensorFlow 2.0及以上的版本中，`global_variables_initializer`已经被移除了。取而代之的是使用`tf.compat.v1.global_variables_initializer()`来进行全局变量的初始化。

如果你使用的是TensorFlow 1.x版本，可以尝试以下导入方式：

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

然后使用`tf.global_variables_initializer()`来进行全局变量的初始化。

如果你使用的是TensorFlow 2.x版本，可以尝试以下导入方式：

import tensorflow as tf

然后使用`tf.compat.v1.global_variables_initializer()`来进行全局变量的初始化。

请确保你的TensorFlow版本与代码中的导入方式相匹配，并且使用正确的初始化函数来解决这个错误。

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'global_variables_initializer'

### 回答1：
这个错误通常是因为 TensorFlow 版本不兼容导致的。在 TensorFlow 2.0 中，全局变量初始化器已被移除，需要使用 `tf.compat.v1.global_variables_initializer()` 来代替。如果您使用的是 TensorFlow 1.x 版本，则可以直接使用 `tf.global_variables_initializer()`。请确保您的 TensorFlow 版本与您的代码兼容。

### 回答2：
"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'global_variables_initializer'" 这个错误是因为运行的 TensorFlow 版本太低，或者安装的 TensorFlow 版本不匹配导致的。

"global_variables_initializer" 是 TensorFlow 1.x 版本中用来初始化全局变量的函数，但是在 TensorFlow 2.x 版本中已经移除了该函数。

要解决这个问题，你可以按照以下方法之一操作：

1. 更新 TensorFlow 版本：使用适用于你的操作系统的包管理器（如 pip）更新 TensorFlow 版本到 2.x 或更高版本。

2. 替换 "global_variables_initializer" 函数：在 TensorFlow 2.x 中，你可以使用 "tf.compat.v1" 模块来替换 "global_variables_initializer"。你可以使用 "tf.compat.v1.global_variables_initializer()" 函数来初始化全局变量。

例子：

import tensorflow.compat.v1 as tf

# 定义你的 TensorFlow 模型
...

# 初始化全局变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 创建会话并运行初始化操作
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)

请注意，"tf.compat.v1" 模块是 TensorFlow 2.x 中的一个兼容性模块，允许你在 TensorFlow 2.x 中使用一些 TensorFlow 1.x 的功能。它在将来的版本中可能会被移除，所以最好还是升级到兼容的 TensorFlow 2.x 版本。

希望这个回答对你有帮助！

### 回答3：
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'global_variables_initializer' 是一个常见的错误。出现这个错误的原因可能是因为你正在使用的tensorflow版本太新，或者你在导入tensorflow模块时出现了错误。

要解决这个问题，有几个可能的解决方案：

1.检查tensorflow版本：运行`import tensorflow as tf`，然后运行`tf.__version__`查看你正在使用的tensorflow版本。如果版本较旧，你可以尝试升级tensorflow，运行`!pip install --upgrade tensorflow`来更新tensorflow库。

2.检查导入语句：确保你正确导入了tensorflow模块，使用`import tensorflow as tf`来导入，而不是导入其他模块。如果导入语句没有问题，尝试重新启动你的python环境，然后再次尝试导入tensorflow。

3.使用其他初始化方法：如果仍然无法解决问题，你可以尝试使用其他的变量初始化方法，例如`tf.compat.v1.global_variables_initializer()`，它是兼容较旧版本tensorflow的初始化方法。

总结起来，要解决"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'global_variables_initializer'"的问题，你可以尝试更新tensorflow版本，检查导入语句，并尝试其他的变量初始化方法。