TensorFlow 1.0 中tf.contrib 模块在tf2.0用什么替代

在 TensorFlow 2.0 中，tf.contrib 模块被移除了，其功能被分布到不同的子模块中，或者被废弃了。下面是一些常用的替代方法：

1. 对于特定任务的扩展，可以使用 TensorFlow Addons 模块。它包含了许多使用广泛的扩展，如 WeightNormalization、LayerNormalization、Sparsemax 等。
2. 对于一些常见的操作，比如 seq2seq 模型、CRF 等，可以使用 TensorFlow 官方的高级 API，如 tf.keras.layers 和 tf.keras.Model。
3. 对于一些实验性的功能，可以使用 TensorFlow 中的实验模块，如 tf.experimental.numpy 和 tf.experimental.tensorboard。
4. 对于一些不再被支持的功能，可以查看 TensorFlow 的文档，寻找替代方法或者更新的解决方案。

相关问题

在 TensorFlow 2.0 以后，tf.contrib 模块被删除了。之前的一些代码可能会引用到这个模块，但是现在需要找到新的方法来替代这些被删除的功能。所以新的方法是?

在 TensorFlow 2.0 以后，tf.contrib 模块被删除了。一些被删除的功能被转移到了其他模块中，例如：

1. tf.data.experimental：包含了一些用于数据处理的实验性代码，例如 TFRecord 文件的读写，数据集的操作等。
2. tf.image：包含了一些图像处理的函数，例如图像缩放、裁剪、旋转等。
3. tf.losses：包含了一些损失函数，例如交叉熵、均方误差等。
4. tf.metrics：包含了一些评估指标，例如准确率、召回率等。

除此之外，一些被删除的功能可能需要手动实现或者使用第三方库来替代。

如何替代tf.contrib 模块

你可以使用 TensorFlow 2.0 中提供的 equivalents 替代 tf.contrib 模块。这些 equivalents 包含在 TensorFlow Addons 中，你可以通过安装 tensorflow-addons 包来使用它们。