raise RuntimeError("tf.placeholder() is not compatible with " RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.
时间: 2023-12-29 15:13:54 浏览: 35
这个错误是因为在TensorFlow 2.x中启用了Eager Execution(即默认情况下启用),而`tf.placeholder`不允许在Eager Execution模式下使用。相反,您可以使用`tf.Variable`或`tf.constant`来创建张量。例如:
```
import tensorflow as tf
state_ph = tf.Variable(tf.zeros((train_params.BATCH_SIZE,) + train_params.STATE_DIMS), trainable=False)
```
或者,如果您只需要一个常量张量,则可以使用`tf.constant`,例如:
```
import tensorflow as tf
state_ph = tf.constant(0.0, shape=((train_params.BATCH_SIZE,) + train_params.STATE_DIMS))
```
请注意,在TensorFlow 2.x中,启用Eager Execution非常方便和易于调试,但在某些情况下可能会降低计算性能。
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。
runtimeerror: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.
这是一个 TensorFlow 的错误消息,意思是你在使用 Eager Execution 模式时使用了 tf.placeholder()。
Eager Execution 是 TensorFlow 的一种运行模式,它允许你直接在运行时计算张量,而不需要构建计算图。而 tf.placeholder() 是 TensorFlow 静态图模式中使用的占位符,它不兼容 Eager Execution 模式。
若要在 Eager Execution 模式下使用占位符,可以使用 tf.Variable() 或者 tf.constant() 代替。
如果你确实需要使用占位符来构建计算图,需要关闭 Eager Execution 模式, 使用tf.compat.v1.disable_eager_execution() 来关闭 Eager execution.