我在Tensorflow v2.1.0中遇到一个错误: AttributeError: module 'tensorflow_core.summary' has no attribute 'FileWriter 我的代码是: import tensorflow as tf
a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(6.0)
c = a*b
sess = tf.compat.v1.Session()
File_Writer = tf.summary.FileWriter(r"C:\Users\Name\Desktop\Te
你好,我的tensorflow脚本有问题。在过去的几年里,这个脚本运行得很顺利。现在我在重新安装tensorflow后得到错误:
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'
我试过了:
import tensorflow as tf
使用
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior ()
替换,这反过来会带来错误:
AttributeError: module 'tensorflow' h
当我尝试使用TensorFlow2.1导入tensorflow_addons时,我看到以下错误 > import tensorflow_addons as tfa
AttributeError: module 'tensorflow_core._api.v2.random' has no attribute 'Generator'
我正在关注:
我的导入看起来像这样:
import tensorflow as tf
import tensorflow.python.debug as tf_debug
我有最新的tensorflow:
tensorflow==1.8.0
但我得到以下错误:
File "/home/lpp/Desktop/minion-basecaller/mincall/train/_train.py", line 16, in <module>
import tensorflow.python.debug as tf_debug
AttributeError: m
我是tensorflow的新手。当我使用import tensorflow.contrib.learn.python.learn来使用DNNClassifier时,它给我一个错误:module object has no attribute python PythonV3.4 TensorFlow1.7.0
当我尝试用tensorflow重新训练模型时,它显示了一个错误: **error module 'tensorflow_hub' has no attribute 'KerasLayer'** 代码是: print("Building model with", MODULE_HANDLE)
model = tf.keras.Sequential([
hub.KerasLayer(MODULE_HANDLE, output_shape=[FV_SIZE],
trainable=do_fine_tuning),
tf.ker
我已经安装了tensorflow版本r0.11。
在我的文件名cartpole.py中,我导入了tensorflow
import tensorflow as tf
并使用它:
tf.reset_default_graph()
试图在PyCharm中运行我的项目,我得到了以下错误:
in <module>
tf.reset_default_graph()
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'
如何纠正此错误?
我尝试了tf.Graph(),但不能让变量由new重置。代码如下:
with tf.Graph().as_default() as g:
clf_ = tf.estimator.Estimator(model_fn=my_w2d.model_fn_wide2deep, params=param, model_dir="/Users/zhouliaoming/data/credit_dnn/model_retrain/rm_gene_v2_sall/")
with tf.name_scope("rewrite"):
clf2 = t
我似乎无法从保存的检查点中检索global_step。我的代码:
//(...)
checkpoint_file = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)
saver = tf.train.import_meta_graph("{}.meta".format(checkpoint_file), clear_devices=True)
saver.restore(sess, checkpoint_file)
for v in tf.global_variables():
print(v)
test = tf.get_vari
我使用的是NN模块,版本0.0.9,tensorflow 1.13.1和python 3.6。我在加载nn模块时遇到问题,因为"from tensorflow import *“失败。在下面给出了堆栈跟踪。谢谢你的帮助。 File "./train.py", line 9, in <module>
import nn
File "/home/dario/.local/lib/python3.6/site-packages/nn/__init__.py", line 20, in <module>
from . imp
我正在尝试运行以下代码行:
import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.list_physical_devices("GPU")
for i in range(len(physical_devices)):
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[i], True)
我也在尝试运行这几行代码:
import tensorflow as tf
physical_devices = tf.test.gpu_device_name(
我目前在Keras网站上关注这个入门教程:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic 中的几个步骤在调用fashion_mnist.load_data()后遇到此错误 AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.datasets.fashion_mnist' has no attribute 'load_data' 这是完整的输出: Python 3.6.6 (v3.6.6:4cf1f54eb7, Jun 27 2018, 03:37:03) [MSC v
我在R中的keras tensorflow会话中得到了可变的结果。我希望在训练我的模型时更加一致。我曾尝试使用use_session_with_seed(),但出现以下错误 2019-12-15 17:46:31.057595: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_100.dll
Error in py_get_attr_impl(x, name, silent) :
AttributeError: mod
import tensorflow_hub as hub
我知道错误了
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#1>", line 1, in <module>
import tensorflow_hub as hub
File "E:\python64bit\lib\site-packages\tensorflow_hub\__init__.py", line 88, in <module>
from tensorflow_hub.e
我需要用少量的节点创建一个简单的神经网络模型,对其进行训练,然后评估得到的已经训练好的网络中的某些参数。 我需要重复几次(>100)。因此,我只想重新初始化权重,而不是每次都创建一个新模型。 以下是我的代码中有问题的部分: import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras import backend as K
def reinitLayers(model):
session = K.get_session()
for layer in model.layers:
Traceback (most recent call last):
File "F:/fzy/python/corepython/tensorflow-test.py", line 1, in <module>
import tensorflow as tf
File "E:\anacoda\Lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>
from tensorflow.python import *
File "E:\a
我尝试在我的Mac上安装TensorFlow,运行Python3.8,在试图验证其安装时遇到了以下错误:
module 'tensorflow' has no attribute 'random'
我现在已经将Python降级为3.6.0,并且它工作正常。Python 3.8里有什么东西阻塞了TensorFlow?
我寻找可能的解决方案,在任何地方都建议使用tf.compat.v1.variable_scope。我也做了同样的事,但我却得到了一个错误:
module 'tensorflow' has no attribute 'variable_scope'
我正在使用google。
我的代码:
import tensorflow as tf #version - 2.3.0
with tf.compat.v1.variable_scope(self.name):
self._build()
错误:
---> 45 with t
在代码下面运行时,错误的形式为AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2.tpu.experimental' has no attribute 'HardwareFeature'。
import os
import pprint
import tempfile
from typing import Dict, Text
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
我使用的是tensorflow版本1.3.0Cuda版本8和cuDNN版本6
当我运行python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"时,我看到以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'tensorflow' has no attri
当我运行下面的代码时,我得到了下面的错误。我安装了Tensorflow 2.0
test = tf.io.TFRecordOptions(tf.io.TFRecordCompressionType.GZIP)
接收到错误
AttributeError: module 'tensorflow_core._api.v2.io' has no attribute 'TFRecordCompressionType'