tf.configproto()在tf2.0

tf.configproto()在tf2.中已经被弃用，取而代之的是tf.compat.v1.ConfigProto()。这个函数用于创建一个protobuf配置对象，可以用来配置TensorFlow的运行方式，例如设置GPU的使用方式、设置并行运算的线程数等。在使用tf.compat.v1.ConfigProto()时，需要注意一些参数的名称和取值方式可能与tf.configproto()不同。

相关问题

config = tf.ConfigProto() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto'

这个错误提示意味着你使用的TensorFlow版本中没有找到ConfigProto属性。这可能是因为您的TensorFlow版本不兼容或已被弃用。建议您升级TensorFlow版本或更改您的代码以使用新的TensorFlow API。

如果您使用的是TensorFlow 2.0及以上版本，可以尝试以下代码：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
config = tf.compat.v1.ConfigProto()

如果您使用的是TensorFlow 1.x版本，可以尝试以下代码：

import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()

解释语句 config_proto = tf.ConfigProto( AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto'

很抱歉，根据提供的引用内容，我无法回答您的问题。但是，根据您提供的错误信息，这些错误都是由于TensorFlow版本不兼容导致的。在TensorFlow 2.0及以上版本中，`EmbeddingWrapper`已被删除，而`rnn`已被移动到`tf.compat.v1`模块中。因此，如果您使用的是TensorFlow 2.0及以上版本，则需要相应地更改代码。

至于您的问题，`tf.ConfigProto()`是TensorFlow中的一个配置类，用于配置会话的选项，例如GPU分配策略、并行线程数等。如果您遇到了`AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto'`的错误，那么很可能是因为您的TensorFlow版本太低，不支持该类。您可以尝试升级TensorFlow版本或查看您的代码是否正确导入了TensorFlow库。