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()
如果这是你的代码，正确的解决方案是重写它不使用Session()，因为在TensorFlow 2中不再需要Session()
如果这只是你正在运行的代码，你可以通过运行降级到TensorFlow 1
pip3 install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu==1.15.0
(或者TensorFlow 1的最新版本)
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))
使用Anaconda + Spyder (Python 3.7)
(代码)
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))
[控制台]
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
对于Tensorflow 2.0及以后版本，试试这个。
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(6)
c = tf.constant(7)
d = tf.multiply(a,b)
e = tf.add(c,d)
f = tf.subtract(a,c)
with tf.compat.v1.Session() as sess:
outs = sess.run(f)
print(outs)
