xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) AttributeError: module 'tf' has no attribute 'float32'

这个错误提示表明在使用 TensorFlow 时出现了问题，可能是由于 TensorFlow 版本不兼容或安装完整导致的。建议检查以下几个方面：

1. 确认你已经正确安装了 TensorFlow，可以尝试重新安装或更新 TensorFlow。

2. 检查你的代码中是否正确导入了 TensorFlow，可以尝试将导入语句改为 `import tensorflow as tf`。

3. 确认你的代码中是否正确使用了 TensorFlow 中的数据类型，可以尝试将数据类型改为 `tf.float32`。

如果以上方法都不能解决问题，建议查看错误提示的详细信息，以便更好地定位问题所在。

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xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 20]) # ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1]) keep_prop = tf.placeholder(tf.float32)出现这样错误怎么改AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

这个错误可能是因为你的 TensorFlow 版本过低，placeholder 是 TensorFlow 的一个核心概念，用于在 TensorFlow 图中占据一个位置，以便在运行时填充数据。

在 TensorFlow 2.x 中，placeholder 被 tf.compat.v1.placeholder 替代。因此，你可以使用以下代码替换原来的代码，从而在 TensorFlow 2.x 中使用 placeholder。

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)

请注意，以上代码中的 `keep_prob` 变量名与原来的代码中的 `keep_prop` 变量名不同，你需要在后续代码中做相应的修改。

xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,20])# ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,1]) keep_prop=tf.placeholder(tf.float32)有这样的错误AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'应该怎么改

这个错误可能是因为您使用的 TensorFlow 版本不同导致的。在 TensorFlow 2.0 及以上版本中，`tf.placeholder` 已经被移除了。取而代之的是 `tf.compat.v1.placeholder`。如果您使用的是 TensorFlow 2.0 及以上版本，可以将代码修改为：

xs=tf.compat.v1.placeholder(tf.float32,[None,20])
ys=tf.compat.v1.placeholder(tf.float32,[None,1])
keep_prop=tf.compat.v1.placeholder(tf.float32)

如果您使用的是 TensorFlow 1.x 版本，那么您的代码应该可以正常运行，这个错误不应该出现。如果您仍然遇到这个错误，可以尝试重新安装 TensorFlow 或者升级 TensorFlow 版本。