graph_def = tf.GraphDef() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'GraphDef'

这个错误通常是因为 TensorFlow 的版本不兼容导致的。在 TensorFlow 2.x 中，`tf.GraphDef()` 已经被移除了。相应地，可以使用 `tf.compat.v1.GraphDef` 来代替。如果你正在使用 TensorFlow 1.x，那么请确保你已经正确地导入了 TensorFlow。如果你正在使用 TensorFlow 2.x，那么建议你查看 TensorFlow 2.x 的文档，以了解如何使用新的 API。

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detection_graph_def = tf.GraphDef() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'GraphDef'

看起来你在尝试使用 TensorFlow（TF）版本中可能不包含 `GraphDef` 这个属性。在早期版本的 TensorFlow 中，`tf.GraphDef` 是一个用于存储和传输计算图结构的数据类型，它被用来保存和恢复计算图模型。但在较新的 TensorFlow API（如TensorFlow 2.x）中，图的概念已经被简化，不再是显式的创建和管理，而是通过`tf.function`、Eager Execution等机制。

如果你遇到这个错误，可能是由于以下几个原因：

1. **版本差异**：确保你正在使用的 TensorFlow 版本支持 `GraphDef`。在早期版本中（比如 TF 1.x），`GraphDef`是必需的；而在 TF 2.x 以后，直接操作 `GraphDef`就不太常见了。

2. **导入模块**：检查是否正确地导入了所需的 TensorFlow 库和模块。如果是使用 `tf.Graph` 或其他相关接口代替 `GraphDef` 也是常见的做法。

3. **代码更新**：如果是在迁移旧代码到新版本，可能需要调整代码来适应新版 API，例如从手动定义计算图转为自动执行或使用 Keras 模型等。

如果你想详细了解如何在当前版本中处理计算图或者其他替代方案，你可以询问：

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\CheckNSFW\nsfw\label_image.py", line 50, in <module> graph = load_graph(modelfile) File "C:\Users\Administrator\Desktop\CheckNSFW\nsfw\label_image.py", line 36, in load_graph graph_def = tf.GraphDef() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'GraphDef'

这个错误通常表示您正在使用TensorFlow的新版本，而代码中使用了旧版本的语法。在TensorFlow 2.0及更高版本中，`tf.GraphDef()`已被弃用。

解决方法是使用`tf.compat.v1.GraphDef()`代替`tf.GraphDef()`。请尝试将代码中的`tf.GraphDef()`替换为`tf.compat.v1.GraphDef()`，然后再次运行代码。

如果问题仍然存在，请确保您的TensorFlow版本与代码兼容，并根据需要进行升级或降级。