pip install tensorflow-compatability安装完成后,在代码中导入“compat”模块时,改为导入“tensorflow_core.compat.v1”模块:import tensorflow_core.compat.v1 as tf然后调用tf.disable_v2_behavior()来屏蔽TensorFlow 2.x的行为。这样可以确保你的代码在TensorFlow 2.x版本上能够以TensorFlow 1.x的方式运行。以上是...
如果您安装的是 TensorFlow 1.x 版本，应该使用import tensorflow.compat.v1 as tf。
tensorflow.compat.v1是一个兼容性模块,它允许在TensorFlow 2.x环境中使用TensorFlow 1.x版本的API。这样做是为了确保在迁移代码或维护旧代码时,能够保持向后兼容性。 解释tf.disable_v2_behavior()这行代码的作用: 这行代码的作用是禁用TensorFlow 2.x的默认行为,转而使用TensorFlow 1.x的行为。在TensorFlow 2...
import tensorflow as tf # 没有报错，说明安装成功 4. 进入navigator 进入tensorflow环境，安装各个IDE ...
import tensorflow as tf temp = tf.tile([[1,2,3],[1,2,3]],[1,1]) temp2 = tf.tile([[1,2,3],[1,2,3]],[2,1]) temp3 = tf.tile([[1,2,3],[1,2,3]],[2,2]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(temp)) ...
import tensorflowastf RNNCell=tf.compat.v1.nn.rnn_cell.BasicRNNCell 网上参考的解决办法如下:(均未解决) 1,降低版本:但是不适合我的情况,我的python3.7用不了tensorflow1.X的版本,会默认安装tensorflow2.x的版本(https://blog.csdn.net/qq_40900585/article/details/105382992) ...
import tensorflow as tf import tensorflow_addons as tfa ``` ### 步骤 3:使用rnn模块 现在你已经成功导入了rnn模块,可以开始使用它了。以下是一个基本的使用rnn模块的代码示例: ```python # 创建一个LSTM细胞(LSTMCell) lstm_cell = tf.compat.v1.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=128) #...
原因是keras版本和tf版本不一致,修改python版本即可
tensorflow==1.5 i am getting this error : File "C:\Users\User\miniconda3\envs\bot\lib\site-packages\tflearn_init_.py", line 4, in import tensorflow.compat.v1 as tf ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.compat Can anyone please suggest some work around or solution?
LOCAL.GENERATED_WITH_V2 = tf.__internal__.tf2.enabled() AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__' 解决方案如下 import tensorflow.keras tensorflow.keras.__version__ Out[7]: '2.4.0' 在keras前面加上tensorflow即可...