在tensor 2.X版本中,一下代码的错误tf.compat.v1.contrib.opt.ScipyOptimizerInterface是什么,应该如何改正
时间: 2023-07-16 09:12:00 浏览: 85
`tf.compat.v1.contrib`是在TensorFlow 2.X版本中被弃用的,因此`tf.compat.v1.contrib.opt.ScipyOptimizerInterface`也被弃用了。如果你想使用类似的优化器,可以使用`tfp.optimizer.lbfgs_minimize`代替。例如:
```
import tensorflow_probability as tfp
optimizer = tfp.optimizer.lbfgs_minimize(
value_and_gradients_function=your_loss_function,
initial_position=your_initial_position
)
```
其中,`your_loss_function`是你的损失函数,`your_initial_position`是你的优化初始位置。你可以根据需要修改它们。
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可以使用tf.function代替tf.compat.v1.placeholder,使用tf.Tensor代替输入数据。tf.function可以将Python函数编译成计算图,提高TensorFlow的性能。而tf.Tensor是TensorFlow中的一个数据类型,可以将输入数据定义为tf.Tensor类型进行传递。下面是一段使用tf.function和tf.Tensor代替tf.compat.v1.placeholder的示例代码:
```
import tensorflow as tf
# 定义一个使用tf.function和tf.Tensor的函数
@tf.function
def add(a, b):
return tf.add(a, b)
# 定义输入数据
inputs = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])
# 调用函数计算结果
result = add(inputs, tf.transpose(inputs))
# 打印结果
print(result)
```
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可以使用 `tf.compat.v1.placeholder` 函数的替代品 `tf.compat.v1.placeholder_with_default`,通过给定一个默认值来创建一个 `tf.Tensor`。具体操作方式如下:
```python
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
# 创建一个占位符placeholder
x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
# 替换为一个带默认值的Tensor
x = tf.compat.v1.placeholder_with_default(tf.zeros([None, 784]), shape=[None, 784])
```
以上代码中,我们将 `x` 占位符替换为一个默认值为 `tf.zeros([None, 784])` 的 `tf.Tensor`。这样,我们就可以在运行计算图时不再需要传递 feed_dict,而是可以在图中使用类似 `tf.Variable` 的方式来直接使用 `x`。