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 22:22:08 浏览: 95
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。
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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。
elf.state_ph = tf.placeholder(tf.float32, ((train_params.BATCH_SIZE,) + train_params.STATE_DIMS)) TypeError: can only concatenate tuple (not "int") to tuple
这个错误通常是由于尝试将一个整数添加到一个元组中引起的。在这个例子中,`train_params.STATE_DIMS`应该是一个元组,但它可能被定义为一个整数。
您可以尝试检查一下`train_params.STATE_DIMS`的定义,确保它是一个元组。如果它不是元组,请将其更改为元组,例如:
```
train_params.STATE_DIMS = (state_dim1, state_dim2, ...)
```
如果您确定`train_params.STATE_DIMS`已经是元组,并且仍然出现此错误,请检查`tf.placeholder`的调用是否正确。第一个参数应该是一个`tf.dtype`对象,第二个参数应该是一个元组,它指定了要创建的占位符的形状。如果您正在尝试将整数添加到元组中,请使用逗号将它们分开,例如:
```
(train_params.BATCH_SIZE, state_dim1, state_dim2, ...)
```
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