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
运行TF 1并不像你想的那么容易。x和TF 2。x环境我发现了一些错误，需要审查一些变量的使用，当我在互联网上修复神经元网络的问题。转换为TF 2。X是更好的主意。 (更容易适应)
TF - 2。X
while not done:
next_obs, reward, done, info = env.step(action)
env.render()
img = tf.keras.preprocessing.image.array_to_img(
img,
data_format=None,
scale=True
)
img_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
predictions = model_self_1.predict(img_array) ### Prediction
### Training: history_highscores = model_highscores.fit(batched_features, epochs=1 ,validation_data=(dataset.shuffle(10))) # epochs=500 # , callbacks=[cp_callback, tb_callback]
TF - 1。X
with tf.compat.v1.Session() as sess:
saver = tf.compat.v1.train.Saver()
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(savedir + '\\invader_001'))
train_loss, _ = sess.run([loss, training_op], feed_dict={X:o_obs, y:y_batch, X_action:o_act})
for layer in mainQ_outputs:
model.add(layer)
model.add(tf.keras.layers.Flatten() )
model.add(tf.keras.layers.Dense(6, activation=tf.nn.softmax))
predictions = model.predict(obs) ### Prediction
### Training: summ = sess.run(summaries, feed_dict={X:o_obs, y:y_batch, X_action:o_act})
其他回答
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
我在更新Windows 10后第一次尝试谷歌Colab时也遇到了同样的问题。然后我改了一下，插入了两行，
tf.compat.v1.disable_eager_execution () sess = tf. compatat .v1. session ()
结果，一切都很顺利
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)
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)
Tensorflow 2。x支持的热切执行默认情况下，因此会话不支持。
