遇到“attributeerror: module 'tensorflow' has no attribute 'config'”这个错误时,通常意味着在TensorFlow模块中不存在直接名为config的属性。这可能是由于几个原因造成的,下面是一些可能的解决方案和检查步骤: 1. 确认TensorFlow安装和版本 首先,确保TensorFlow已经正确安装在你的环境中,并且版本是符合你项目需求的。
在TensorFlow 2.x 版本中,由于 ‘ConfigProto’ 和‘Session’ 已经被移除,因此会出现 ‘module ‘tensorflow’ has no attribute ‘ConfigProto’/‘Session’ 的错误。要解决这个问题,你可以采取以下步骤: 确认TensorFlow 版本:首先,确认你的 TensorFlow 版本是否为 2.x。你可以使用以下命令来查看 TensorFlow 的版本:...
config = tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True) 而不是: from tensorflow.python.client import ConfigProto, GPUOptions 通过以上方法之一,你应该能够解决AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘ConfigProto’错误。请注意,在编写代码时仔细检查导入语句和使用的库版本,以避免类...
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'ConfigProto' 问题原因:因为是tensorflow 2.0版本与1.0的用法不兼容 解决办法: 修改为config=tf.compat.v1.ConfigProto()和sess=tf.compat.v1.Session(config=config) 修改后代码: 1#!/usr/bin/env python2#-*- coding: utf-8 -*-3#@File : TensorF...
AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘ConfigProto‘,config=tf.ConfigProto()改为config=tf.compat.v1.ConfigProto()session=tf.Session(config=con=tf.compat.v1.Session(config=config)
因为tensorflow2.0版本与之前版本有所更新,故将代码修改即可: #原 config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True
import tensorflow as tfconfig= tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=8,inter_op_parallelism_threads=8,allow_soft_placement=True,device_count = {'CPU': 1,'GPU': 1}) 我收到此错误: AttributeError:module'tensorflow'hasno attribute'ConfigProto' ...
moduletensorflowhasnoattributeConfigProtoSess。。。moduletensorflowhasnoattributeConfigProtoSess。。。因为tensorflow2.0版本与之前版本有所更新，故将代码修改即可：#原 config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True)#原 sess = tf.Session(config=...
如果你在使用TensorFlow时遇到了"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的...
How to fix “attributeerror: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘configproto'” The following are effective solutions that you may use to fix the attribute error: 1. Use Tensorflow version 1 syntax import tensorflow as tf config = tf.ConfigProto ...