Python Tensorflow==2.0.0a0-属性错误：模块'；tensorflow'；没有属性'；全局变量初始化器'；

我正在使用

Tensorflow==2.0.0a0

并希望运行以下脚本：

import tensorflow as tf
import tensorboard
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow_probability as tfp
from tensorflow_model_optimization.sparsity import keras as sparsity
from tensorflow import keras

tfd = tfp.distributions

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)

    model = tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(1,kernel_initializer='glorot_uniform'),
      tfp.layers.DistributionLambda(lambda t: tfd.Normal(loc=t, scale=1))
    ])

我所有的旧笔记本都使用TF1.13。然而，我想开发一个笔记本，其中我使用模型优化（神经网络修剪）+TF概率，这需要

Tensorflow>1.13

所有库都已导入，但

init=tf。全局变量\u初始值设定项（）

生成错误：

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

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

另外，

tf.Session（）

生成错误：

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

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

所以我猜这可能与Tensorflow本身有关，但我没有在我的Anaconda环境中出现冲突的旧版本

图书馆版本的输出：

tf.__version__
Out[16]: '2.0.0-alpha0'

tfp.__version__
Out[17]: '0.7.0-dev20190517'

keras.__version__
Out[18]: '2.2.4-tf'

关于这个问题有什么想法吗？

我相信TF2.0已经删除了“Session（）”

相反，使用函数绘制图形（根据TensorFlow文档）：

---

类似问题的日志：

Tensorflow 2.0脱离会话并切换到即时执行。如果参考tf.compat库并禁用即时执行，您仍然可以使用会话运行代码：

import tensorflow as tf
import tensorboard
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow_probability as tfp
from tensorflow_model_optimization.sparsity import keras as sparsity
from tensorflow import keras


tf.compat.v1.disable_eager_execution()


tfd = tfp.distributions

init = tf.compat.v1.global_variables_initializer()

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    sess.run(init)

    model = tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(1,kernel_initializer='glorot_uniform'),
      tfp.layers.DistributionLambda(lambda t: tfd.Normal(loc=t, scale=1))
    ])

您可以使用以下方法以这种方式转换任何python脚本：

tf_upgrade_v2 --infile in.py --outfile out.py

用这个

init = tf.compat.v1.global_variables_initializer()

事件之后出现错误，然后运行以下操作

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
init = tf.compat.v1.global_variables_initializer()

---

在GitHub论坛上，我看到上面提到的pip3安装--升级--强制重新安装tensorflow gpu。。。另外，您使用的是哪一版本的python？也许您需要使用更新的版本？因为您使用的是tensorflow veriso 2.0.x.x，所以您不再需要使用

tf.global\u variables\u initializer

。检查一下这本迁移指南，非常完美，@Vishal，我接受你的回答，认为这是最好的。解决了问题谢谢@y.selivonchyk。我使用了

import tensorflow.compat.v1作为tf

+

tf.disable\u v2\u behavior（）

并像往常一样保留代码