我是靠谱客的博主 魁梧硬币,最近开发中收集的这篇文章主要介绍tensorflow版本升级导致一些函数使用方法的变更(tf1->tf2),觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

#import tensorflow as tf   #替换成下面的
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

如果是CNN

# initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=1)  #替换成下面的
initializer = tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)

如果是RNN/LSTM

# outputs, states = tf.contrib.rnn.static_rnn(lstm_cells, _X, dtype=tf.float32) 
outputs, states = tf.compat.v1.nn.static_rnn(lstm_cells, _X, dtype=tf.float32)

 

参考:python - AttributeError: module 'tensorflow_core.compat.v1' has no attribute 'contrib' - Stack Overflow

最后

以上就是魁梧硬币为你收集整理的tensorflow版本升级导致一些函数使用方法的变更(tf1->tf2)的全部内容,希望文章能够帮你解决tensorflow版本升级导致一些函数使用方法的变更(tf1->tf2)所遇到的程序开发问题。

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