self.state_ph = tf.placeholder(tf.float32, ((train_params.BATCH_SIZE,) + train_params.STATE_DIMS)) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'
时间: 2023-08-21 21:22:08 浏览: 44
在TensorFlow 2.x中,`tf.placeholder`已经被弃用并移除了。相反,您可以使用`tf.compat.v1.placeholder`来创建一个占位符。例如:
```
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
state_ph = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, ((train_params.BATCH_SIZE,) + train_params.STATE_DIMS))
```
请注意,在使用TensorFlow 2.x时,您需要在代码中包含`tf.disable_v2_behavior()`以使用旧的TensorFlow 1.x API。另外,建议您使用`tf.data.Dataset`或`tf.keras.utils.Sequence`等更现代的数据输入管道代替占位符。
相关问题
elf.state_ph = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, ((train_params.BATCH_SIZE,) + train_params.STATE_DIMS)) TypeError: can only concatenate tuple (not "int") to tuple
这个错误可能是因为`train_params.STATE_DIMS`是一个整数而不是一个元组,不能直接与另一个元组相加。您可以将其转换为一个包含一个元素的元组,例如:
```
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
state_ph = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, ((train_params.BATCH_SIZE,) + (train_params.STATE_DIMS,)))
```
或者,如果`train_params.STATE_DIMS`只是一个整数,您可以将其直接添加到元组中,例如:
```
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
state_ph = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, ((train_params.BATCH_SIZE,), train_params.STATE_DIMS))
```
请注意,在使用TensorFlow 2.x时,您需要在代码中包含`tf.disable_v2_behavior()`以使用旧的TensorFlow 1.x API。
self.state_ph = tf.placeholder(tf.float32, ((None,) + train_params.STATE_DIMS)) TypeError: can only concatenate tuple (not "int") to tuple
这个错误是因为你尝试将一个 int 类型的值添加到一个元组中,而元组是不支持这种操作的。根据错误提示,你在创建一个 shape 为 (None,) + train_params.STATE_DIMS 的 placeholder 时,其中 train_params.STATE_DIMS 是一个元组,它的值应该是一个整数元组,例如 (64, 64, 3)。然而,你添加了一个整数值到这个元组中,导致了这个错误的发生。
要解决这个问题,你需要检查 train_params.STATE_DIMS 的值是否是一个整数元组,并且确保你在创建 placeholder 时只使用元组类型进行操作,例如:
```
state_dims = (64, 64, 3)
state_ph = tf.placeholder(tf.float32, (None,) + state_dims)
```
这样就不会出现上述错误了。