20:00 tf.placeholder 是干嘛的
时间: 2023-05-19 16:04:46 浏览: 97
tf.placeholder 是 TensorFlow 中的一个占位符,用于在计算图中定义输入数据的类型和形状,但是在运行计算图时,需要通过 feed_dict 参数将实际的数据传递给占位符。在 TensorFlow 2.0 中,tf.placeholder 被 tf.compat.v1.placeholder 取代。
相关问题
RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.
这个错误是因为 TensorFlow 2.0 默认开启了 Eager Execution(即动态图模式),而 `tf.placeholder()` 只能在旧版 TensorFlow(1.x)中使用。如果您正在使用 TensorFlow 2.0 或者更高版本,并且想要使用占位符,可以使用 `tf.compat.v1.placeholder()` 代替 `tf.placeholder()`,或者将 Eager Execution 关闭。下面是两种解决方法:
1. 使用 `tf.compat.v1.placeholder()`:
```
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
xs = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 20])
ys = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1])
keep_prob = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32)
```
2. 关闭 Eager Execution:
```
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 20])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
```
这两种方法都可以解决 `tf.placeholder()` 不兼容 Eager Execution 的问题,具体可以根据需求选择。
WARNING:tensorflow:From D:\PSMNet-TensorFlow-master\models\model.py:21: The name tf.placeholder is deprecated. Please use tf.compat.v1.placeholder instead.
这个警告是因为在 TensorFlow 2.0 中,`tf.placeholder` 被弃用了。取而代之的是 `tf.compat.v1.placeholder`。如果你使用的是 TensorFlow 2.0,建议你修改代码以使用 `tf.compat.v1.placeholder`。例如,将:
```
import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
```
改为:
```
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
```
这样就不会再出现这个警告了。如果你不想看到这个警告,可以添加以下代码:
```
import logging
logging.getLogger('tensorflow').disabled = True
```
这将禁用 TensorFlow 的所有警告和信息输出。不过,这可能会使你在调试代码时失去一些有用的信息。