import tensorflow as tf AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

在TensorFlow 2.0及以后的版本中，`placeholder`已经被移除了，它的功能被`tf.Variable`所取代。如果你的代码是使用TensorFlow 2.0及以后的版本编写的，你需要将`placeholder`替换为`tf.Variable`。

例如，如果你的代码是这样的：

import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10))

你需要将其修改为：

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(tf.zeros((None, 10)), dtype=tf.float32)

如果你需要在TensorFlow 2.0中使用`placeholder`，你可以使用`tf.compat.v1.placeholder`。但是，这只是为了向后兼容而提供的，不建议在新的代码中使用它。

import tensorflow.compat.v1 as tf

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10))

请注意，如果你使用的是TensorFlow 1.x版本，那么`placeholder`仍然是可用的。

相关问题

tensorflow1.15.0弹出AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

在TensorFlow 1.15.0版本中，`placeholder`这个函数已经不再作为模块直接提供，它在较新版本中已被`tf.keras.Input`或`tf.placeholder_with_default`替代。`placeholder`通常用于占位符操作，表示在运行时动态指定数据的变量，但在TF 2.x及以后的版本中，为了简化API和提高性能，这一特性已经被重构。

如果你遇到这个问题，可能需要更新你的代码，将`tf.placeholder`替换为相应的功能。例如，你可以这样做：

from tensorflow import keras

# 使用Input创建占位符
input_tensor = keras.layers.Input(shape=(None, None))

# 或者如果需要默认值
default_value = tf.zeros((1, 10))
placeholder_with_default = tf.placeholder_with_default(default_value, shape=(None, 10))

记得检查TensorFlow的官方文档，以了解最新版本的最佳实践。

infrared_field = tf.placeholder( AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

这个错误可能是因为你没有正确导入 TensorFlow 库或者版本不兼容。请确保你已经正确安装了 TensorFlow 并且版本符合你的代码要求。

你可以尝试在代码开头添加以下导入语句：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

这将使用 TensorFlow 1.x 的兼容模式，包括 TensorFlow 1.x 的 `placeholder` 方法。如果你的 TensorFlow 版本为 2.x，那么 `placeholder` 方法将不再可用，因此需要使用兼容模式。

另外，你还可以尝试更新 TensorFlow 的版本，或者查看你的代码中是否有其他错误或拼写错误。