keep_prob = tf.TensorArray(dtype=tf.float32)报错ValueError: Size must be declared for TensorArrays when eager execution is enabled.

当在TensorFlow的Eager Execution模式下遇到`ValueError: Size must be declared for TensorArrays`这个错误时，这意味着你在创建`tf.TensorArray`时没有指定数组的初始大小。`TensorArray`是一个用于动态构建张量列表的数据结构，但在默认的Eager模式下，需要明确提供初始化的大小，以便TensorFlow能够进行内存分配。

解决这个问题的方法是在创建`TensorArray`时传入一个初始大小，例如：

keep_prob = tf.TensorArray(dtype=tf.float32, size=10)  # 假设你想创建一个能存储10个元素的浮点数数组

如果你不确定具体的大小，可以先设定一个初始值，然后后续根据实际操作再逐渐填充：

initial_size = None  # 初始化时可以设置为None
if initial_size is None:
    initial_size = ...  # 根据需要计算出合适的大

keep_prob = tf.TensorArray(dtype=tf.float32, size=initial_size)

记得在每次添加新元素之后，通过`.write()`方法指定索引并追加数据：

keep_prob = keep_prob.write(index, your_float_value)

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keep_prob = tf.placeholder(dtype=tf.float32)报错AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

这个错误提示是因为在TensorFlow早期版本中，`tf.placeholder`已经被弃用了。`tf.placeholder`函数在较新的TensorFlow版本中应该被`tf.Variable`或者`tf.TensorArray`替代，特别是当你需要创建一个占位符变量来在运行时提供数据的时候。

如果你想创建一个可以在训练过程中动态设置概率值的占位符，你应该使用`tf.Variable`，然后在计算图构建时给它赋值。例如：

keep_prob = tf.Variable(tf.float32, name='dropout_rate')  # 创建一个浮点类型的可变变量

在训练循环中，你可以设置它的值来控制模型的正则化程度：

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for step in range(num_steps):
        batch_data, batch_labels = ...  # 获取一批数据
        drop_rate = 0.5  # 或者根据当前迭代情况动态调整
        feed_dict = {keep_prob: drop_rate}  # 构建feed_dict传递给sess.run
        ...

state = tf.placeholder( dtype=tf.float32, shape=[None, self.cell_size], name="initial_state" ) p_keep = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="p_keep") learning_rate = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="learning_rate") cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(self.cell_size) drop_cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, input_keep_prob=p_ke

可以推测出这是TensorFlow中的一个RNN模型，并且其中包含了一个GRU的单元。state、p_keep和learning_rate都是占位符，在模型的训练过程中用于传入实际的值。其中p_keep被用作Dropout的概率，而CELL_SIZE则表示GRU单元的状态向量大小。可以看出这是一个可训练的RNN模型。