from tensorflow_docs.api_generator import gen_java失败

时间: 2023-08-03 16:08:46 浏览: 51
该错误通常意味着您尝试从 `tensorflow_docs.api_generator` 模块中导入 `gen_java` 函数,但该函数不存在。请确保您已经正确安装了 `tensorflow_docs` 包,并且在导入 `gen_java` 函数之前,您需要确保先导入 `tensorflow_docs.api_gen` 模块,例如: ``` from tensorflow_docs.api_gen import gen_java ``` 如果您已经按照要求正确导入模块和函数,但仍然遇到错误,请尝试更新 `tensorflow_docs` 包或者使用其他版本。
相关问题

from tensorflow_docs.api_generator import gen_java

这段代码是用于生成 TensorFlow API 的 Java 文档。它依赖于 `tensorflow_docs` 包,因此需要先安装这个包才能运行。可以通过以下命令安装: ``` pip install git+https://github.com/tensorflow/docs ``` 安装完成后,就可以使用 `gen_java` 来生成 Java API 文档了。这个命令需要传入以下参数: - `output_dir`:生成的文档输出目录。 - `source_dir`:TensorFlow 源代码目录。 - `api_name`:要生成的 API 名称。 例如,以下代码将生成 `tf.GradientTape` 的 Java API 文档: ```python from tensorflow_docs.api_generator import gen_java gen_java( output_dir='/path/to/output/dir', source_dir='/path/to/tensorflow/source/code', api_name='tf.GradientTape' ) ``` 在执行命令之后,就会在指定的输出目录中生成对应的 Java API 文档。

from tensorflow_docs.api_generator import gen_java导入错误

`from tensorflow_docs.api_generator import gen_java` 这行代码是用于生成 TensorFlow API 的 Java 文档的。如果您在导入时出现了错误,可能是因为您没有安装 `tensorflow-docs` 库,或者您的 `tensorflow-docs` 版本过低。 您可以通过以下命令来安装最新版的 `tensorflow-docs` 库: ``` pip install --upgrade tensorflow-docs ``` 如果您已经安装了 `tensorflow-docs` 库,但仍然无法导入 `gen_java` 模块,可能是因为 `tensorflow-docs` 版本过低。请检查您的 `tensorflow-docs` 版本是否大于等于 0.0.074,如果版本过低,可以通过以下命令来升级 `tensorflow-docs`: ``` pip install --upgrade tensorflow-docs ``` 另外,注意 `tensorflow-docs` 库只支持 Python 3.5 及以上版本,如果您的 Python 版本过低,可能也会导致无法导入 `gen_java` 模块的错误。

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def train_step(real_ecg, dim): noise = tf.random.normal(dim) for i in range(disc_steps): with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### disc_losses.update_state(disc_loss) fake_disc_accuracy.update_state(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update_state(tf.ones_like(real_output), real_output) ####################### with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### gen_losses.update_state(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.result().numpy()) gen_losses_list.append(gen_losses.result().numpy()) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.result().numpy()) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.result().numpy()) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) disc_losses.reset_states() gen_losses.reset_states() fake_disc_accuracy.reset_states() real_disc_accuracy.reset_states() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch display.clear_output(wait=True) generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)

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