init_op, init_feed = tf.compat.v1.contrib.framework.assign_from_values(weight_dict)中contrib用什么替换可以解决tensorflow2.x不兼容

在 TensorFlow 2.x 中，`contrib` 模块已经被删除。如果您需要使用 TensorFlow 1.x 中的 `contrib` 模块，可以考虑使用 TensorFlow 2.x 中的 `tensorflow.compat.v1` 模块来实现。具体来说，您可以将 `tf.compat.v1.contrib.framework.assign_from_values()` 替换为 `tf.compat.v1.train.init_from_checkpoint()`，如下所示：

init_op, init_feed = tf.compat.v1.train.init_from_checkpoint(checkpoint_dir, assignment_map=weight_dict)

其中，`checkpoint_dir` 表示检查点文件所在的目录，`weight_dict` 表示要初始化的变量字典。注意，在 TensorFlow 2.x 中，`init_from_checkpoint()` 不再返回 `init_op` 和 `init_feed`，而是直接执行变量初始化操作。

另外，建议在 TensorFlow 2.x 中尽可能地使用 Keras 接口来搭建神经网络模型，因为 Keras 接口更加简单易用，而且与 TensorFlow 2.x 完全兼容。

相关问题

init_op, init_feed = tf.compat.v1.contrib.framework.assign_from_values(weight_dict) session.run(init_op, init_feed)

这段代码中的 `session` 也是 TensorFlow 1.x 中的用法，如果你正在使用 TensorFlow 2.0 或更高版本，则需要使用 `tf.compat.v1.Session()` 函数来创建一个 TensorFlow 1.x 兼容的会话。

修改后的代码如下：

import tensorflow as tf

# 假设有一个权重字典，其中包含了模型中所有的权重张量及其对应的值
weight_dict = {...}

# 创建模型并编译
model = ...
model.compile(...)

# 创建一个 TensorFlow 1.x 兼容的会话
sess = tf.compat.v1.Session()

# 使用 assign 函数将权重张量的值设置为给定的值
for w in model.weights:
    sess.run(w.assign(weight_dict[w.name]))

# 关闭会话
sess.close()

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个权重字典 `weight_dict`，其中包含了模型中所有的权重张量及其对应的值。然后，我们创建了一个模型并编译。

接下来，我们创建了一个 TensorFlow 1.x 兼容的会话，使用 `w.assign` 函数将权重张量的值设置为 `weight_dict` 中对应的值。最后，我们关闭了会话。

需要注意的是，如果你需要多次使用这个会话，可以将创建会话的代码放在一个函数中，并在每次使用时调用该函数，而不是重复创建和关闭会话。此外，如果你使用的 TensorFlow 版本为 1.x，则可以继续使用 `session.run(init_op, init_feed)` 的方式。

init_op, init_feed = tf.compat.v1.contrib.framework.assign_from_values(weight_dict)

这段代码使用了 TensorFlow 1.x 中的 `contrib` 模块，所以如果你正在使用 TensorFlow 2.0 或更高版本，则会出现上面提到的错误。

如果你需要在 TensorFlow 2.0 中执行类似的操作，可以使用 `tf.keras.backend.batch_set_value` 函数来实现。这个函数可以将一个或多个张量的值设置为给定的值。下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 假设有一个权重字典，其中包含了模型中所有的权重张量及其对应的值
weight_dict = {...}

# 创建模型并编译
model = ...
model.compile(...)

# 获取模型的所有权重张量
weights = model.weights

# 将权重张量的值设置为给定的值
values = [weight_dict[w.name] for w in weights]
tf.keras.backend.batch_set_value(zip(weights, values))

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个权重字典 `weight_dict`，其中包含了模型中所有的权重张量及其对应的值。然后，我们创建了一个模型并编译。接下来，通过 `model.weights` 属性获取了模型的所有权重张量，并将它们的值设置为 `weight_dict` 中对应的值，使用了 `tf.keras.backend.batch_set_value` 函数。

需要注意的是，`tf.keras.backend.batch_set_value` 函数的参数是一个元组列表，每个元组包含了一个张量和一个值。在示例代码中，我们使用了 `zip` 函数将权重张量和对应的值打包成元组。