'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'

在 TensorFlow 2.0 版本及更高版本中，`reset_default_graph()` 方法已被移除，不再可用。在 TensorFlow 2.0 中，默认使用了动态图的执行方式，因此不再需要手动重置默认图。如果你需要清除计算图，可以使用 `tf.compat.v1.reset_default_graph()` 方法来回退到旧版 TensorFlow 中的行为。另外，TensorFlow 2.0 引入了更加简洁易用的 Keras API 作为建模的主要接口，建议使用 Keras API 进行模型构建与训练。

相关问题

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

在 Tensorflow 2.0 中，`reset_default_graph()` 函数已被删除。如果你在 Tensorflow 2.0 及更高版本中使用这个函数，会出现 `AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'` 的错误。

如果你需要重置默认图，可以使用下面的代码：

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

这里我们使用了 `tensorflow.compat.v1` 模块，它提供了 Tensorflow 1.x 版本的 API。同时，使用 `tf.disable_v2_behavior()` 可以禁用 Tensorflow 2.0 的行为。然后使用 `tf.reset_default_graph()` 来重置默认图。

module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'

`reset_default_graph`是TensorFlow 1.x版本中的一个函数，用于重置默认计算图。然而，在TensorFlow 2.x版本中，它已经被弃用了，并且不再存在于`tensorflow`模块中。

在TensorFlow 2.x中，计算图的管理是自动处理的，无需手动重置默认计算图。如果你需要创建新的计算图，可以使用`tf.Graph()`来创建一个新的图。

以下是一个使用TensorFlow 2.x创建新计算图的例子：

import tensorflow as tf

# 创建新的计算图
graph = tf.Graph()

# 在计算图中定义操作
with graph.as_default():
    # 定义操作和张量
    input_tensor = tf.constant([1, 2, 3])
    output_tensor = tf.square(input_tensor)

# 在会话中运行操作
with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess:
    result = sess.run(output_tensor)
    print(result)

请注意，在TensorFlow 2.x中，使用`tf.compat.v1.Session()`来创建会话。这是为了向后兼容TensorFlow 1.x的代码。