File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 5 return tf.image.decode_image(tf..io.read_file(path)) ^ SyntaxError: invalid syntax

这个错误通常是由于语法错误导致的。在这种情况下，错误信息指向第5行，而错误消息本身是 "SyntaxError: invalid syntax"。 我们需要查看该行并确定代码中是否存在任何语法错误。

根据错误消息，我们可以看到在第5行存在语法错误。我们可以在第5行中看到一个句点后面有两个连续的句点，这是一个语法错误。我们需要将其更正为单个句点或其他适当的语法，例如：

return tf.image.decode_image(tf.io.read_file(path))

在这里，我们将两个句点更改为单个句点，以修复语法错误。 然后尝试重新运行您的代码，看看是否还有其他错误。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 25, in <module> _main() File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 16, in _main t1 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/ruanjian.png') File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 8, in read_img return tf.image.decode_image(tf.read_file(path)) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'read_file'

这个错误提示是说在你的代码中使用了 `tensorflow` 模块中不存在的 `read_file` 属性。

在 `tensorflow` 2.0 版本之后，`read_file` 方法已经被移动到了 `tf.io` 模块中，所以你需要将代码中的 `tf.read_file` 替换为 `tf.io.read_file`。

下面是修改后的代码示例：

import tensorflow as tf

def read_img(path):
    return tf.image.decode_image(tf.io.read_file(path))

def _main():
    t1 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/ruanjian.png')
    t2 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/ruanjian_steg.png')
    psnr = tf.image.psnr(t1, t2, max_val=255)
    print("PSNR:", psnr)

if __name__ == '__main__':
    _main()

修改后的代码中使用了 `tf.io.read_file` 方法来读取图像文件，应该可以解决你遇到的问题。

Traceback (most recent call last): File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 22, in <module> _main() File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 15, in _main with tf.Session() as sess: AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

这个错误是因为你正在使用TensorFlow 2.0或更高版本，而在这些版本中，`tf.Session()`不再被支持。

你可以尝试以下两种方法来解决这个问题：

1. 回退到TensorFlow 1.x版本，这样你就可以使用`tf.Session()`了。可以使用以下命令安装TensorFlow 1.x：

pip install tensorflow==1.15

2. 改用`tf.compat.v1.Session()`代替`tf.Session()`。如下所示：

import tensorflow.compat.v1 as tf

def _main():
    # ...
    with tf.Session() as sess:
        # ...

这样你就可以在TensorFlow 2.x中使用`tf.compat.v1.Session()`来代替`tf.Session()`了。