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

这错误通常是由于使用的TensorFlow版本不同导致的。在TensorFlow 2.0及以上版本中，`arg_max`被替换为`argmax`，因此，您需要使用`tf.argmax`代替`tf.arg_max`。如果您使用的是TensorFlow 1.x版本，则可以继续使用`arg_max`。您可以通过检查您正在使用的TensorFlow版本来解决此问题。您可以使用以下代码来检查您正在使用的TensorFlow版本：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果您使用的是TensorFlow 2.0及以上版本，那么您需要使用`tf.argmax`。

相关问题

AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'arg_scope'

针对您提到的问题，我可以给出以下解决方案：

针对引用中的问题，即"AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'"，这个错误通常是由于使用了不兼容的TensorFlow版本导致的。在TensorFlow 2.0版本中，'contrib'模块已被移除。解决这个问题的方法是将代码中的'tensorflow.compat.v1'替换为'tensorflow'，并相应地修改相关代码。例如，如果您的代码中有类似以下的导入语句：

import tensorflow.compat.v1 as tf

您可以将其修改为：

import tensorflow as tf

并相应地修改其他使用'tensorflow.compat.v1'的地方。

针对引用中的问题，即"AttributeError: 'Model' object has no attribute 'predict_classes'"，这个错误通常是由于使用了不兼容的Keras版本导致的。在Keras 2.3版本中，'predict_classes'方法已被弃用。解决这个问题的方法是使用'predict'方法替代'predict_classes'方法，并对输出进行后处理以获取预测的类别。例如，如果您的代码中有类似以下的语句：

predictions = model.predict_classes(x_test)

您可以将其修改为：

predictions = model.predict(x_test)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)

其中，'np.argmax'函数用于获取每个样本预测概率最高的类别。

针对您提到的"AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'arg_scope'"问题，这个错误通常是由于使用了不兼容的Keras版本导致的。在Keras 2.3版本中，'arg_scope'方法已被移除。解决这个问题的方法是将代码中的'keras.api._v2.keras.layers'替换为'keras.layers'，并相应地修改相关代码。例如，如果您的代码中有类似以下的导入语句：

from keras.api._v2.keras.layers import Conv2D

您可以将其修改为：

from keras.layers import Conv2D

并相应地修改其他使用'keras.api._v2.keras.layers'的地方。

上面的代码运行之后报错：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

这个错误可能是因为您的TensorFlow版本不同导致的。在TensorFlow 2.0中，`tf.placeholder`被移除了，改为使用`tf.compat.v1.placeholder`。如果您正在使用TensorFlow 2.0或更高版本，请将代码中的`tf.placeholder`替换为`tf.compat.v1.placeholder`。如果您正在使用TensorFlow 1.x版本，则可以将代码中的`tf.compat.v1.placeholder`替换为`tf.placeholder`。

以下是修改后的代码示例：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
import numpy as np
import random

# 数据预处理
poems = []
with open('poems.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        line = line.strip()
        if len(line) <= 10:
            continue
        poems.append(line)

# 获取所有唐诗的字符集
all_words = []
for poem in poems:
    all_words += [word for word in poem]
all_words = list(set(all_words))
all_words.sort()

# 创建字符到数字的映射
word_num_map = dict(zip(all_words, range(len(all_words))))
num_word_map = dict(zip(range(len(all_words)), all_words))

# 定义超参数
batch_size = 64
time_steps = 50
input_size = len(all_words)
output_size = len(all_words)
cell_size = 128
learning_rate = 0.01

# 定义占位符
X = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, time_steps, input_size])
Y = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, output_size])

# 定义RNN模型
cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units=cell_size)
init_state = cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)
outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, X, initial_state=init_state, dtype=tf.float32)
output = tf.reshape(outputs, [-1, cell_size])
W = tf.Variable(tf.truncated_normal([cell_size, output_size], stddev=0.1))
b = tf.Variable(tf.zeros([output_size]))
logits = tf.matmul(output, W) + b
probs = tf.nn.softmax(logits)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=Y))
train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(5000):
        start = random.randint(0, len(all_words) - time_steps - 1)
        end = start + time_steps + 1
        batch = [word_num_map[word] for word in all_words[start:end]]
        input_batch = np.zeros((batch_size, time_steps, input_size))
        output_batch = np.zeros((batch_size, output_size))
        for j in range(batch_size):
            input_batch[j] = tf.one_hot(batch[j: j + time_steps], input_size).eval()
            output_batch[j] = tf.one_hot(batch[j + 1: j + time_steps + 1], output_size).eval()[-1]
        _, cost = sess.run([train_op, loss], feed_dict={X: input_batch, Y: output_batch})
        if i % 100 == 0:
            print('step %d, cost %f' % (i, cost))
    
    # 生成唐诗
    start_word = '春'
    start_word_vec = np.zeros((1, 1, input_size))
    start_word_vec[0, 0, word_num_map[start_word]] = 1
    poem = start_word
    state = sess.run(cell.zero_state(1, tf.float32))
    for i in range(100):
        probs_val, state_val = sess.run([probs, final_state], feed_dict={X: start_word_vec, init_state: state})
        word_index = np.argmax(probs_val)
        word = num_word_map[word_index]
        poem += word
        start_word_vec[0, 0, word_index] = 1
        state = state_val
        if word == '。':
            break
    print(poem)

希望这次能够成功运行！