tf.Variable报错module 'tensorflow' has no attribute 'truncated_normal'
时间: 2023-09-23 13:11:33 浏览: 47
这个错误通常是因为 TensorFlow 版本过低导致的。在 TensorFlow 2.0 之前,`truncated_normal` 函数是在 `tensorflow` 模块下的,但在 TensorFlow 2.0 中被移动到了 `tensorflow.compat.v1.random` 模块下。
解决这个问题的方法是,升级 TensorFlow 到最新版本,或者在 TensorFlow 2.0 以前的版本中使用以下代码来导入 `truncated_normal` 函数:
```python
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.truncated_normal(...)
```
另外,如果你要使用 TensorFlow 1.x 版本,则可以直接使用 `tensorflow` 模块下的 `truncated_normal` 函数。
相关问题
报错module 'tensorflow' has no attribute 'truncated_normal'应该怎么改
如果你在使用 TensorFlow 2.x 版本,并且遇到了 "module 'tensorflow' has no attribute 'truncated_normal'" 的错误,这是因为 TensorFlow 2.x 版本中已经将 `tf.truncated_normal` 函数移除了。
在 TensorFlow 2.x 中,你可以使用 `tf.random.truncated_normal` 函数来替代。你可以按照以下方式修改代码:
```python
w1 = 1000 * tf.Variable(tf.random.truncated_normal([1, 16, firstIn, firstOut], stddev=0.1), name='W')
```
这样就可以解决该问题。请确保你的 TensorFlow 版本是 2.x,并且按照上述方式修改代码。
ttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'truncated_normal'
`AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'truncated_normal'`错误表示在tensorflow模块中找不到名为`truncated_normal`的属性。这可能是因为你使用的tensorflow版本不支持该属性,或者你的导入语句有误。
解决办法是使用`tf.compat.v1.truncated_normal`代替`tf.truncated_normal`。`tf.compat.v1`是tensorflow的兼容性模块,可以用于处理旧版本的代码。
以下是一个示例代码:
```python
import tensorflow as tf
shape = [10, 10]
stddev = 0.1
dtype = tf.float32
initial = tf.compat.v1.truncated_normal(shape, stddev=stddev, dtype=dtype)
```
这样,你就可以使用`tf.compat.v1.truncated_normal`来生成截断正态分布的随机数了。