Tensorflow 2.0 - AttributeError: mô-đun 'tensorflow' không có thuộc tính 'Phiên'

Khi tôi đang thực hiện lệnh sess = tf.Session()trong môi trường Tensorflow 2.0, tôi nhận được thông báo lỗi như sau:

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

Thông tin hệ thống:

• Nền tảng và phân phối hệ điều hành: Windows 10
• Phiên bản Python: 3.7.1
• Phiên bản Tensorflow: 2.0.0-alpha0 (cài đặt bằng pip)

Các bước tái tạo:

Cài đặt:

1. pip cài đặt - nâng cấp pip
2. pip cài đặt tensorflow == 2.0.0-alpha0
3. pip cài đặt keras
4. pip cài đặt numpy == 1.16.2

Chấp hành:

1. Thực hiện lệnh: nhập tensorflow dưới dạng tf
2. Thực hiện lệnh: sess = tf.Session ()

Theo TF 1:1 Symbols Map, trong TF 2.0, bạn nên sử dụng tf.compat.v1.Session()thay vìtf.Session()

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FLFJLzg7WNP6JHODX5q8BDgptKafq_slHpnHVbJIteQ/edit#gid=0

Để có được hành vi tương tự TF 1.x trong TF 2.0, người ta có thể chạy

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

nhưng sau đó người ta không thể hưởng lợi từ nhiều cải tiến được thực hiện trong TF 2.0. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo hướng dẫn di chuyển https://www.tensorflow.org/guide/migrate

TF2 chạy Thực thi háo hức theo mặc định, do đó loại bỏ nhu cầu về Phiên. Nếu bạn muốn chạy đồ thị tĩnh, cách thích hợp hơn là sử dụng tf.function()trong TF2. Mặc dù vẫn có thể truy cập Session tf.compat.v1.Session()trong TF2, nhưng tôi không khuyến khích sử dụng nó. Có thể hữu ích khi chứng minh sự khác biệt này bằng cách so sánh sự khác biệt trong các thế giới hello:

TF1.x xin chào thế giới:

import tensorflow as tf
msg = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(msg))

TF2.x xin chào thế giới:

import tensorflow as tf
msg = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
tf.print(msg)

Để biết thêm thông tin, hãy xem Hiệu quả TensorFlow 2

Tôi đã gặp phải sự cố này khi lần đầu tiên dùng thử python sau khi cài đặt windows10 + python3.7(64bit) + anacconda3 + jupyter notebook.

Tôi đã giải quyết vấn đề này bằng cách tham khảo " https://vispud.blogspot.com/2019/05/tensorflow200a0-attributeerror-module.html "

Tôi đồng ý với

Tôi tin rằng "Phiên ()" đã bị xóa với TF 2.0.

Tôi đã chèn hai dòng. Một là tf.compat.v1.disable_eager_execution()và khác làsess = tf.compat.v1.Session()

Hello.py của tôi như sau:

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

Đối với TF2.x, bạn có thể làm như thế này.

import tensorflow as tf
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    hello = tf.constant('hello world')
    print(sess.run(hello))

>>> b'hello world

thử đi

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

Nếu đây là mã của bạn, giải pháp chính xác là viết lại nó để không sử dụng Session(), vì điều đó không còn cần thiết trong TensorFlow 2

Nếu đây chỉ là mã bạn đang chạy, bạn có thể hạ cấp xuống TensorFlow 1 bằng cách chạy

pip3 install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu==1.15.0 

(hoặc bất kỳ phiên bản mới nhất của TensorFlow 1 là gì)

Sử dụng Anaconda + Spyder (Python 3.7)

[mã]

import tensorflow as tf
valor1 = tf.constant(2)
valor2 = tf.constant(3)
type(valor1)
print(valor1)
soma=valor1+valor2
type(soma)
print(soma)
sess = tf.compat.v1.Session()
with sess:
    print(sess.run(soma))

[bảng điều khiển]

import tensorflow as tf
valor1 = tf.constant(2)
valor2 = tf.constant(3)
type(valor1)
print(valor1)
soma=valor1+valor2
type(soma)
Tensor("Const_8:0", shape=(), dtype=int32)
Out[18]: tensorflow.python.framework.ops.Tensor

print(soma)
Tensor("add_4:0", shape=(), dtype=int32)

sess = tf.compat.v1.Session()

with sess:
    print(sess.run(soma))
5

TF v2.0 hỗ trợ chế độ Eager chế độ xem trực quan Chế độ đồ thị của v1.0. Do đó, tf.session () không được hỗ trợ trên v2.0. Do đó, sẽ đề xuất bạn viết lại mã của mình để hoạt động ở chế độ Háo hức.

Tensorflow 2.x support's Eager Execution theo mặc định, do đó Session không được hỗ trợ.

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()

mã này sẽ hiển thị lỗi Thuộc tính trên phiên bản 2.x

để sử dụng mã phiên bản 1.x trong phiên bản 2.x

thử đi

import tensorflow.compat.v1 as tf
sess = tf.Session()