raise RuntimeError(" tf.compat.v1.Variable() is not compatible with " RuntimeError: tf.compat.v1.Variable() is not compatible with eager execution.

这个错误是因为在启用 eager execution 时，tf.compat.v1.Variable() 不兼容。建议使用 tf.Variable() 来代替 tf.compat.v1.Variable()。

相关问题

帮我检查一下这段代码有没有错误gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpu, [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=0.1 * 1024)]) except RuntimeError as e: print(e) sess = tf.compat.v1.Session() init = tf.compat.v1.global_variables_initializer() sess.run(init)

这段代码看起来没有明显的错误，但是有一些需要注意的地方：

1. 如果你使用的是 TensorFlow 2.x 版本，则不需要使用 `tf.compat.v1.Session()` 和 `tf.compat.v1.global_variables_initializer()`。相反，你应该使用 `tf.Session()` 和 `tf.global_variables_initializer()`。

2. 在设置 `VirtualDeviceConfiguration` 时，你可以将 `memory_limit` 的值设置为比 0.1 * 1024 更大的值，以便更好地利用 GPU 资源。

3. 在设置 `VirtualDeviceConfiguration` 时，你可以将 `memory_limit` 的值设置为 None，以便完全利用 GPU 资源。

4. 需要确保导入了 TensorFlow 库。例如，可以在代码的开头添加以下行：`import tensorflow as tf`。

希望这些提示能够帮助你检查代码并避免潜在的错误。

RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.

这是一个关于 TensorFlow 的错误，可能是由于使用了 eager execution 导致的。建议检查代码中是否有使用了 tf.enable_eager_execution()，如果有，可以尝试将其注释掉或者使用 tf.compat.v1.placeholder() 替代 tf.placeholder()。