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。

相关问题

tensorflow2.0中from tensorflow.contrib import learn修改代码

在TensorFlow 2.0中，`tensorflow.contrib`已被删除。相应地，要将代码从`tensorflow.contrib import learn`更改为TensorFlow 2.0中的等效代码，请按照以下步骤操作：

1. 导入TensorFlow 2.0中的`tensorflow`库：`import tensorflow as tf`

2. 将`contrib`更改为`compat.v1`： `tf.compat.v1`，并使用`tf.compat.v1`中的相应模块和函数。

例如，如果你的代码中使用了`learn`模块，请按照以下方式更改：

from tensorflow.contrib import learn

更改为：

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

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 然后使用相应的模块和函数，例如：
tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer()

或者，你可以使用`tf.compat.v1`中的`learn`模块，如下所示：

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

from tensorflow.contrib import learn

# 然后使用相应的函数，例如：
learn.preprocessing.VocabularyProcessor()

请注意，这只是一个示例。你需要根据你的代码中使用的模块和函数进行更改。

tensorflow2.0中from tensorflow.contrib import learn替代代码

在 TensorFlow 2.0 中，`tensorflow.contrib` 已经被移除了，所以无法使用 `from tensorflow.contrib import learn` 这种方式导入 `learn` 模块。相应地，TensorFlow 2.0 中有一些新的 API 替代了 `learn` 模块中的功能。以下是一些替代方案：

1. 如果您需要使用 `learn.datasets` 模块中的数据集，请使用 `tensorflow_datasets` 库。例如，如果您需要使用 MNIST 数据集，您可以使用以下代码：

import tensorflow_datasets as tfds

mnist, info = tfds.load('mnist', with_info=True)

2. 如果您需要使用 `learn.preprocessing` 模块中的预处理功能，请使用 TensorFlow 2.0 中的 `tf.keras.preprocessing` 模块。例如，如果您需要使用 `learn.preprocessing.VocabularyProcessor` 类，请使用以下代码：

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)

3. 如果您需要使用 `learn.models` 模块中的模型，请使用 TensorFlow 2.0 中的 `tf.keras` 模块。例如，如果您需要使用 `learn.models.LogisticRegression` 类，请使用以下代码：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=10, activation='sigmoid'))

以上是一些常见的替代方案，但并不是全部。具体取决于您所使用的 `learn` 模块中的功能。您可以查看 TensorFlow 2.0 的官方文档，以了解有关替代方案的更多信息。