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
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))
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其他回答
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()
Tensorflow 2。x支持的热切执行默认情况下，因此会话不支持。
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
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)
