Tensorflow 2.0 - AttributeError: Modul 'Tensorflow' hat kein Attribut 'Session'

Wenn ich den Befehl sess = tf.Session()in einer Tensorflow 2.0-Umgebung ausführe , wird folgende Fehlermeldung angezeigt:

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

System Information:

• Betriebssystemplattform und -verteilung: Windows 10
• Python-Version: 3.7.1
• Tensorflow Version: 2.0.0-alpha0 (installiert mit pip)

Schritte zum Reproduzieren:

Installation:

1. pip install --upgrade pip
2. pip install tensorflow == 2.0.0-alpha0
3. Pip Keras installieren
4. pip install numpy == 1.16.2

Ausführung:

1. Befehl ausführen: Tensorflow als tf importieren
2. Befehl ausführen: sess = tf.Session ()

Laut TF 1:1 Symbols MapTF 2.0 sollten Sie tf.compat.v1.Session()stattdessen anstelle von verwendentf.Session()

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FLFJLzg7WNP6JHODX5q8BDgptKafq_slHpnHVbJIteQ/edit#gid=0

Um TF 1.x-ähnliches Verhalten in TF 2.0 zu erhalten, kann man es ausführen

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

Aber dann kann man nicht von vielen Verbesserungen in TF 2.0 profitieren. Weitere Informationen finden Sie im Migrationshandbuch https://www.tensorflow.org/guide/migrate

TF2 führt standardmäßig Eager Execution aus, sodass keine Sitzungen erforderlich sind. Wenn Sie statische Diagramme ausführen möchten, ist die Verwendung tf.function()in TF2 am besten geeignet . Obwohl auf die Sitzung tf.compat.v1.Session()in TF2 weiterhin zugegriffen werden kann , würde ich davon abraten, sie zu verwenden. Es kann hilfreich sein, diesen Unterschied durch einen Vergleich des Unterschieds in den Hallo-Welten zu demonstrieren:

TF1.x Hallo Welt:

import tensorflow as tf
msg = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(msg))

TF2.x Hallo Welt:

import tensorflow as tf
msg = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
tf.print(msg)

Weitere Informationen finden Sie unter Effektiver TensorFlow 2

Ich hatte dieses Problem, als ich Python nach der Installation zum ersten Mal ausprobierte windows10 + python3.7(64bit) + anacconda3 + jupyter notebook.

Ich habe dieses Problem unter " https://vispud.blogspot.com/2019/05/tensorflow200a0-attributeerror-module.html " gelöst.

Ich bin einverstanden mit

Ich glaube, "Session ()" wurde mit TF 2.0 entfernt.

Ich habe zwei Zeilen eingefügt. Einer ist tf.compat.v1.disable_eager_execution()und der andere istsess = tf.compat.v1.Session()

Meine Hello.py lautet wie folgt:

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

Denn TF2.xso kannst du es machen.

import tensorflow as tf
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    hello = tf.constant('hello world')
    print(sess.run(hello))

>>> b'hello world

Versuche dies

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

Wenn dies Ihr Code ist, besteht die richtige Lösung darin, ihn so umzuschreiben, dass er nicht verwendet wird Session(), da dies in TensorFlow 2 nicht mehr erforderlich ist

Wenn dies nur Code ist, den Sie ausführen, können Sie durch Ausführen ein Downgrade auf TensorFlow 1 durchführen

pip3 install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu==1.15.0 

(oder was auch immer die neueste Version von TensorFlow 1 ist)

Verwenden von Anaconda + Spyder (Python 3.7)

[Code]

import tensorflow as tf
valor1 = tf.constant(2)
valor2 = tf.constant(3)
type(valor1)
print(valor1)
soma=valor1+valor2
type(soma)
print(soma)
sess = tf.compat.v1.Session()
with sess:
    print(sess.run(soma))

[Konsole]

import tensorflow as tf
valor1 = tf.constant(2)
valor2 = tf.constant(3)
type(valor1)
print(valor1)
soma=valor1+valor2
type(soma)
Tensor("Const_8:0", shape=(), dtype=int32)
Out[18]: tensorflow.python.framework.ops.Tensor

print(soma)
Tensor("add_4:0", shape=(), dtype=int32)

sess = tf.compat.v1.Session()

with sess:
    print(sess.run(soma))
5

TF v2.0 unterstützt den Eager-Modus gegenüber dem Graph-Modus von v1.0. Daher wird tf.session () in Version 2.0 nicht unterstützt. Daher empfehlen wir Ihnen, Ihren Code neu zu schreiben, damit er im Eager-Modus funktioniert.

Die Eager Execution der Tensorflow 2.x-Unterstützung wird standardmäßig unterstützt, daher wird die Sitzung nicht unterstützt.

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()

Dieser Code zeigt einen Attributfehler in Version 2.x an

Code der Version 1.x in Version 2.x verwenden

Versuche dies

import tensorflow.compat.v1 as tf
sess = tf.Session()