Machine learning 如何修复在pycharm中导入tf包的错误
导入tensor flow包时出错。错误为ImportError:没有名为“tf.saved_model”的模块“tf”不是一个包 这是inception模型,我需要将该模型保存在我的数据集上,以避免反复训练模型 ImportError:没有名为“tf.saved_model”的模块“tf”不是一个包Machine learning 如何修复在pycharm中导入tf包的错误,machine-learning,deep-learning,computer-vision,Machine Learning,Deep Learning,Computer Vision,导入tensor flow包时出错。错误为ImportError:没有名为“tf.saved_model”的模块“tf”不是一个包 这是inception模型,我需要将该模型保存在我的数据集上,以避免反复训练模型 ImportError:没有名为“tf.saved_model”的模块“tf”不是一个包 上面是运行程序时发生的错误什么命令产生错误???您是否将脚本命名为tensorflow.py或tf.py?我已导入以下命令import tf.saved_model.builder import
上面是运行程序时发生的错误什么命令产生错误???您是否将脚本命名为tensorflow.py或tf.py?我已导入以下命令import tf.saved_model.builder import tf.saved_model.builder.saved modelbuilder和pycharm我已在上面说明导入错误tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder.add_meta_graph_和变量导入tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder.add_meta_graph导入tf.metagraphdef,因为您没有定义tf。通常,您应该将tensorflow作为tf导入,然后您可以使用“tf”。我已经将tensorflow作为tf导入
In your case:
import tensorflow as tf
export_dir = 'your_dir'
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)
builder.add_meta_graph_and_variables(
sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
signature_def_map={
tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY:
prediction_signature
}
)
builder.save()