AttributeError: module 'tensorflow.python.framework.ops' has no attribute '_set_call_cpp_shape_fn'

这个错误通常发生在使用TensorFlow的时候，而且这个问题可能是由于不同版本引起的。要解决这个问题，你可以尝试更新你的TensorFlow版本或者另外使用新的版本的TensorFlow库。如果更新TensorFlow的版本无法解决问题，你可以参考TensorFlow官方文档或者在论坛中发帖求助。

相关问题

AttributeError: 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' object has no attribute 'device_buffer'

根据提供的引用内容，我可以给出以下回答：

在解决"AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'"的问题时，您可以尝试以下方法：

1. 确保您使用的是兼容版本的TensorFlow。在TensorFlow 2.0及更高版本中，"contrib"模块已被移除。如果您的代码是基于旧版本的TensorFlow编写的，您可以尝试使用TensorFlow 1.x的兼容模式来解决此问题。可以使用以下代码导入TensorFlow 1.x的兼容模块：

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

2. 检查您的TensorFlow安装是否完整。有时候，由于安装过程中的错误或中断，某些模块可能没有正确安装。您可以尝试重新安装TensorFlow来解决此问题。

关于"AttributeError: 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' object has no attribute 'device_buffer'"的问题，这个错误通常发生在使用TensorFlow的Eager Execution模式时。Eager Execution模式是TensorFlow 2.0默认的执行模式，它允许您立即执行操作并获得结果，而不需要构建计算图。

这个错误通常发生在尝试使用某些特定的TensorFlow操作时，这些操作可能不支持Eager Execution模式。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 将代码转换为使用TensorFlow的Graph Execution模式。在Graph Execution模式下，您需要先构建计算图，然后再执行操作。可以使用以下代码将Eager Execution模式切换为Graph Execution模式：

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

2. 检查您的代码中是否使用了不支持Eager Execution模式的操作。您可以查阅TensorFlow的官方文档或API文档，了解哪些操作不支持Eager Execution模式，并尝试使用其他替代操作或方法来解决问题。

AttributeError: 'tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' object has no attribute 'assign_sub'

这个错误提示说明在一个 TensorFlow 程序中，你尝试使用 `assign_sub` 方法对一个 `EagerTensor` 对象进行操作。然而，`assign_sub` 方法只能用于 TensorFlow 的 `Variable` 对象，而不是 `EagerTensor` 对象。

可能出现这种情况的原因是，你尝试使用 `assign_sub` 方法更新了一个 `EagerTensor` 对象的值，但实际上你需要将其封装为一个 `Variable` 对象，才能使用 `assign_sub` 方法对其进行更新操作。

如果你需要更详细的信息，请提供更多的上下文和代码细节。我可以帮助你更好地理解和解决这个问题。