Keras tf 2.0属性错误：模块'；tensorflow'；没有属性'；获取默认会话'；

我正在将mnist cnn ML代码转换为tf 2.0。代码在TF1.13中运行良好

切换到tf 2.0并对其进行修改后，在模型拟合步骤中出现错误

代码

错误

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError回溯（最近一次呼叫上次）
在（）
7详细=1，
每个历元8步=X列形状[0]//批量大小，
---->9回调=[退火炉]）
5帧
/get_session（）中的usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py
188全球会议
189
-->190 default_session=tf.get_default_session（）
191
192如果默认_会话不是无：
AttributeError:模块“tensorflow”没有“获取默认会话”属性

如果删除“callback”或switch model.fit而不删除callbacks选项，则一切运行良好

我认为这是一些不兼容的问题

有没有建议如何实现回调权，以便我可以执行变量lr

---

谢谢

你用的是哪个版本的Keras？是TF2.0版本，tf.Keras。2.2.4-tfNo，这不是TF2.0版本，您提供的跟踪指向tensorflowgood point之外的代码！我没有从tf.keras.callback导入LearningRateScheduler，这是我错过的。谢谢你，伙计。

annealer = LearningRateScheduler(lambda x: 1e-3 * 0.95 ** x)
batch_size = 100
epochs = 30
history = model.fit_generator(datagen.flow(X_train,Y_train, batch_size=batch_size),
                              epochs = epochs, 
                              validation_data = (X_val,Y_val),
                              verbose = 1, 
                              steps_per_epoch=X_train.shape[0] // batch_size,
                              callbacks=[annealer])  

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-39-d1e7a6160362> in <module>()
      7                               verbose = 1,
      8                               steps_per_epoch=X_train.shape[0] // batch_size,
----> 9                               callbacks=[annealer])  

5 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py in get_session()
    188     global _SESSION
    189 
--> 190     default_session = tf.get_default_session()
    191 
    192     if default_session is not None:

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_session'