如何替换TensorFlow 2.0的"contrib“函数调用？

TensorFlow 2.0中移除了"contrib"模块，因此需要替换掉使用"contrib"函数调用的代码。下面是替换"contrib"函数调用的一般步骤：

1. 寻找替代函数或模块：首先，需要查找TensorFlow 2.0中替代"contrib"函数的相应函数或模块。TensorFlow团队在移除"contrib"模块时，将其中的一些功能移动到了其他模块中，或者提供了新的替代函数。
2. 更新导入语句：根据找到的替代函数或模块，更新代码中的导入语句。确保导入正确的模块或函数，以便在代码中使用。
3. 更新函数调用：将原来使用"contrib"函数的地方，替换为新的函数调用。根据替代函数的参数和功能，适当修改函数调用的参数和使用方式。
4. 测试和调试：替换完成后，进行测试和调试，确保代码仍然能够正常运行，并且结果与预期一致。

下面是一个示例，展示如何替换TensorFlow 2.0中的"contrib.layers.conv2d"函数调用：

原始代码（使用TensorFlow 1.x的"contrib.layers.conv2d"）：

import tensorflow as tf
...
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 32, 32, 3])
...
conv = tf.contrib.layers.conv2d(x, num_outputs=64, kernel_size=3)
...

替换后的代码（使用TensorFlow 2.0的"tf.keras.layers.Conv2D"）：

import tensorflow as tf
...
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 32, 32, 3])
...
conv = tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=3)(x)
...

在这个示例中，我们使用了"tf.keras.layers.Conv2D"来替代"contrib.layers.conv2d"函数。注意，参数的传递方式略有不同，需要根据新的函数要求进行调整。

这只是一个示例，实际替换过程可能涉及多个函数和模块。根据具体情况，需要查阅TensorFlow 2.0的文档和API参考，以找到适当的替代函数和模块。