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

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

其他回答

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)

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()

TF2。X,你可以这样做。

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

>>>你好世界

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))

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)