from tensorflow.contrib import learn换成import tf_slim as slim后,learn.preprocessing.VocabularyProcessor报错
时间: 2024-04-30 10:18:52 浏览: 19
`tf_slim` 和 `tensorflow.contrib` 有些不同,所以需要针对性地修改代码。
`tf_slim` 中没有 `learn.preprocessing.VocabularyProcessor` 这个类,但是我们可以使用 `tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor` 替代。
你可以将代码修改为以下形式:
```python
from tensorflow.contrib import learn
import tensorflow as tf
import tf_slim as slim
# 使用 tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor
vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(max_document_length)
x = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(x_text)))
# 其他代码不变
```
另外,你也可以使用 `tf.data.Dataset` API 来处理数据,这是 TensorFlow 推荐的数据输入方式,也更加方便和高效。
相关问题
from tensorflow.contrib import learn报错没有learn
如果你使用的是TensorFlow 2.0及以上版本,那么就不存在`tensorflow.contrib.learn`这个包了。在TensorFlow 2.0中,许多旧的API已被弃用或移除,包括`tensorflow.contrib`。相反,TensorFlow 2.0引入了新的高级API,例如`tf.keras`和`tf.data`,以便更好地支持深度学习任务。
如果你在使用TensorFlow 1.x版本,但仍无法找到`tensorflow.contrib.learn`包,可能需要安装`tensorflow-hub`和`tensorflow-estimator`这两个包。你可以在命令行中使用以下命令来安装它们:
```
pip install tensorflow-hub tensorflow-estimator
```
安装完成后,使用以下方式导入`tensorflow.contrib.learn`:
```
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
from tensorflow.contrib import learn
```
from tensorflow.contrib.learn.python.learn.preprocessing.categorical import *报错
在 TensorFlow 2.x 版本中,`tensorflow.contrib` 模块已被移除,因此无法再使用 `tensorflow.contrib.learn.preprocessing.categorical`。相应地,您可以使用 `tensorflow.keras.preprocessing` 模块来进行类别编码。
下面是一个示例,展示了如何使用 `tensorflow.keras.preprocessing` 中的 `OneHotEncoder` 类来进行类别编码:
```python
from tensorflow.keras.preprocessing import OneHotEncoder
# 假设有一个包含字符串类别的列表
categories = ['cat', 'dog', 'bird', 'cat', 'bird']
# 创建一个 OneHotEncoder 对象
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
# 将类别列表转换为独热编码
encoded_categories = encoder.fit_transform([[category] for category in categories])
# 打印独热编码结果
print(encoded_categories)
```
请注意,这只是 `tensorflow.keras.preprocessing.OneHotEncoder` 的一个简单示例用法,您可以根据您的具体需求进行相应的调整。
希望这可以帮助您解决问题!如果您有任何其他问题,请随时提问。