contrib.framework.assign_from_values怎么修改为tensorflow2.x版本兼容

在 TensorFlow 2.x 中，`contrib` 模块已经被删除。如果您需要使用 TensorFlow 1.x 中的 `contrib` 模块，可以考虑使用 TensorFlow 2.x 中的 `tensorflow.compat.v1` 模块来实现。具体来说，您可以将 `tf.contrib.framework.assign_from_values()` 替换为 `tf.keras.models.load_model()`，如下所示：

import tensorflow.keras as keras

model = keras.models.load_model(checkpoint_path)
for weight_name in weight_dict:
    model.get_layer(weight_name).set_weights(weight_dict[weight_name])

其中，`checkpoint_path` 表示检查点文件的路径，`weight_dict` 表示要加载的权重字典。上述代码中，我们首先使用 `keras.models.load_model()` 函数加载模型，并将其保存在 `model` 变量中。然后，我们循环遍历 `weight_dict` 字典中的每个键值对，使用 `model.get_layer(weight_name).set_weights(weight_dict[weight_name])` 函数将对应的权重加载到模型中的相应层中。

另外，注意在 TensorFlow 2.x 中，变量的初始化通常是不必要的，因为变量会自动地在第一次使用时被创建和初始化。因此，如果您的目的只是为了加载已经训练好的权重，可以直接使用 `keras.models.load_model()` 函数来加载模型，而不必手动初始化变量。