当我在Tensorflow 2.0环境中执行命令sess = tf.Session()时,我得到了一个错误消息,如下所示:

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

系统信息:

操作系统平台及发行版本:Windows 10 Python版本:3.7.1 Tensorflow版本:2.0.0-alpha0(已安装pip)

复制步骤: 安装:

PIP安装——升级PIP PIP install tensorflow==2.0.0-alpha0 PIP安装keras PIP install numpy==1.16.2

执行:

执行命令:import tensorflow as tf 执行命令:sess = tf.Session()


当前回答

同样的问题也发生在我身上

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello World ') 
sess = tf.compat.v1.Session()    *//I got the error on this step when I used 
                                   tf.Session()*
sess.run(hello)

尝试用tf.compact.v1.Session()替换它

其他回答

我在安装windows10 + python3.7(64bit) + anacconda3 + jupyter笔记本电脑后第一次尝试python时遇到了这个问题。

我通过参考“https://vispud.blogspot.com/2019/05/tensorflow200a0-attributeerror-module.html”解决了这个问题

我同意

我相信“Session()”已经在TF 2.0中被删除了。

我插入了两行。一个是tf. compat_v1 .disable_eager_execution()另一个是sess = tf. compat_v1 . session ()

我的Hello.py如下:

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

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

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

如果你在做这件事的时候,

from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np

然后我建议你遵循这些步骤,注意:只适用于TensorFlow2和CPU进程 步骤1:告诉你的代码就像编译器是TF1一样,并禁用TF2行为,使用以下代码:

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

步骤2:当导入库时,提醒你的代码必须像TF1一样,是的,每一次。

tf.disable_v2_behavior()
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np

结论:这应该工作,让我知道如果有什么问题,也如果它是GPU,然后提到添加keras后端代码。此外,TF2不支持会话,对此有单独的理解,TensorFlow上已经提到过,链接是: TensorFlow TF2中使用会话的页面 其他主要的TF2变化已经在这个链接中提到,它很长,但请通过它,使用Ctrl+F协助。链接, Effective TensorFlow 2 Page Link

TF2在默认情况下运行Eager Execution,从而消除了对session的需求。如果你想运行静态图形,更合适的方法是在TF2中使用tf.function()。虽然在TF2中仍然可以通过tf. compatat .v1.Session()访问Session,但我不鼓励使用它。通过比较hello worlds中的差异可能有助于演示这种差异:

TF1。X你好世界:

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

TF2。X你好世界:

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

更多信息请参见Effective TensorFlow 2

用这个:

sess = tf.compat.v1.Session()

如果出现错误,请使用以下方法

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
sess = tf.compat.v1.Session()

根据TF 1:1符号映射,在TF 2.0中您应该使用TF . compatat .v1. session()而不是TF . session ()

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

得到TF 1。在TF 2.0中可以运行类似x的行为

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

但这样就不能从TF 2.0的许多改进中获益。更多细节请参考迁移指南 https://www.tensorflow.org/guide/migrate