tensorflow2.0中from tensorflow.contrib import learn

在 TensorFlow 2.0 中，`tensorflow.contrib` 被移除了。如果你需要使用类似于 `tensorflow.contrib.learn` 的 API，可以使用 TensorFlow 的高级 API，例如 `tf.keras` 和 `tf.data`。这些新的 API 提供了更好的可读性、更好的性能和更好的可维护性。同时，它们也更加稳定，因为它们是 TensorFlow 核心团队所维护的。

相关问题

tensorflow2.0中from tensorflow.contrib import learn修改

在TensorFlow 2.0中，`tensorflow.contrib`模块已被移除，所以`from tensorflow.contrib import learn`这样的导入语句将无法使用。取而代之的是，您可以使用`tf.compat.v1`模块来访问TensorFlow 1.x中的API。

例如，您可以将`from tensorflow.contrib import learn`修改为以下代码：

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

learn = tf.contrib.learn

这样做可以允许您继续使用`learn`模块中的函数和类，同时也能够在TensorFlow 2.0中使用它们。

tensorflow2.0中from tensorflow.contrib import learn替代

在 TensorFlow 2.0 中，由于许多功能已经被整合到了 TensorFlow 核心中，因此 `tensorflow.contrib` 模块已经被移除。此外，`tf.contrib.learn` 也已被弃用，因为 TensorFlow 2.0 引入了 `tf.keras` API，它提供了一种更现代、更易用的方法来构建神经网络。

因此，如果你想使用类似于 `tf.contrib.learn` 的高级 API，可以使用 `tf.keras`。例如，`tf.keras` 中的 `Sequential` 类可以用于构建顺序模型，`tf.keras.layers` 中的不同层可以用于构建网络层。如果你需要更高级的功能，如自定义损失函数或自定义训练循环，可以使用 `tf.keras` 提供的更高级 API。

总之，在 TensorFlow 2.0 中，你应该尽可能使用 TensorFlow 核心中的 API，如 `tf.keras`，而不是使用 `tensorflow.contrib` 中的库。