报错module 'tensorflow' has no attribute 'truncated_normal'应该怎么改
时间: 2023-07-31 11:08:16 浏览: 72
如果你在使用 TensorFlow 2.x 版本,并且遇到了 "module 'tensorflow' has no attribute 'truncated_normal'" 的错误,这是因为 TensorFlow 2.x 版本中已经将 `tf.truncated_normal` 函数移除了。
在 TensorFlow 2.x 中,你可以使用 `tf.random.truncated_normal` 函数来替代。你可以按照以下方式修改代码:
```python
w1 = 1000 * tf.Variable(tf.random.truncated_normal([1, 16, firstIn, firstOut], stddev=0.1), name='W')
```
这样就可以解决该问题。请确保你的 TensorFlow 版本是 2.x,并且按照上述方式修改代码。
相关问题
tf.Variable报错module 'tensorflow' has no attribute 'truncated_normal'
这个错误通常是因为 TensorFlow 版本过低导致的。在 TensorFlow 2.0 之前,`truncated_normal` 函数是在 `tensorflow` 模块下的,但在 TensorFlow 2.0 中被移动到了 `tensorflow.compat.v1.random` 模块下。
解决这个问题的方法是,升级 TensorFlow 到最新版本,或者在 TensorFlow 2.0 以前的版本中使用以下代码来导入 `truncated_normal` 函数:
```python
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.truncated_normal(...)
```
另外,如果你要使用 TensorFlow 1.x 版本,则可以直接使用 `tensorflow` 模块下的 `truncated_normal` 函数。
module 'tensorflow' has no attribute 'truncated_normal'
这个错误是由于TensorFlow版本不兼容引起的。在较新版本的TensorFlow中,truncated_normal函数被移动到tf.compat.v1模块中,而旧版本的TensorFlow直接使用tf模块。所以,解决这个问题的办法是使用tf.compat.v1.truncated_normal函数代替tf.truncated_normal函数。使用tf.compat.v1.truncated_normal(shape, stddev=0.1, dtype=tf.float32)来替换你的代码中的tf.truncated_normal函数调用。这样就可以解决这个错误了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [已解决-报错:AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘truncated_normal](https://blog.csdn.net/m0_57704424/article/details/131571821)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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