tf.contrib.learn.preprocessing替代

tf.feature_column模块提供了一些函数来处理输入特征。例如，可以使用tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list函数将分类特征转换为数字特征。此外，还可以使用tf.feature_column.bucketized_column函数将连续特征分桶成离散特征。这些函数可以替代tf.contrib.learn.preprocessing模块的一些功能。

相关问题

tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor报错module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'

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。

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：

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。