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
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
其他回答
import tensorflow._api.v2.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
TF v2.0支持Eager模式相对于v1.0的Graph模式。因此，2.0版本不支持tf.session()。因此，建议您重写代码以在Eager模式下工作。
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()
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
