Python Tensorflow不再知道占位符或只与cpu一起工作

您好，我的tensorflow脚本有问题。在过去的几年里，剧本没有出现任何问题。 现在我在重新安装tensorflow后发现错误：

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

我试过：

import tensorflow as tf

与

要替换，则会导致错误：

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

因此，我将其解压并卸载了tensorflow和：

pip3.6.exe install tensorflow == 1.9

安装。 现在脚本可以运行了，但只能在CPU上运行。 因此：

pip3.6.exe install tensorflow-gpu

输出结果如下所示：

ERROR: tensorflow 1.9.0 has requirement tensorboard <1.10.0,> = 1.9.0, but you'll have tensorboard 2.1.0 which is incompatible.
ERROR: tensorboard 2.1.0 has requirement setuptools> = 41.0.0, but you'll have setuptools 39.1.0 which is incompatible.
Installing collected packages: tensorboard, tensorflow-gpu
  Attempting uninstall: tensorboard
    Found existing installation: tensorboard 1.9.0
    Uninstalling tensorboard-1.9.0:
      Successfully uninstalled tensorboard-1.9.0
Successfully installed tensorboard-2.1.0 tensorflow-gpu-2.1.0

从中我出来了

tf.placeholder()

tf.truncated_normal()

完成了

tf.compat.v1.placeholder()

tf.random.truncated_normal()

但这导致：

File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\check_ops.py", line 2101, in assert_scalar
    % (message or '', tensor.name, shape))
ValueError: Expected scalar shape for keepProb:0, saw shape: <unknown>.

文件“C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python36\lib\site packages\tensorflow\u core\Python\ops\check\u ops.py”，第2101行，在assert\u scalar中 %（消息或“”、张量、名称、形状）） ValueError:keepProb:0的标量形状应为，锯形：。 我该怎么办？ 我必须用什么来替换占位符？或者我必须安装哪些版本的配置？ 为什么没有更多的占位符

---

他们不赞成占位符的概念，因为它太复杂而难以理解，特别是对于初学者来说。他们将其替换为

tf.variable

。如果你以前有过这样的经历：

x=tf.placeholder（tf.float32[1227227,3]）

您必须将其更改为：

x=tf.Variable（tf.zeros（shape=（1227227,3）），name='x'，dtype=tf.float32）

对于

截断的\u normal

，您必须更改：

initial=tf.truncated\u normal（形状，stddev=0.1）

致：

initial=tf.random.trunched\u normal(
shape，mean=0.0，stddev=1.0，dtype=tf.dtypes.float32，seed=None，name=None
)

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升级到tensorflow 2.0后。

ok，我安装了tensorflow-gpu-2.1.0并更改了以下行

旧的：

新的：

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旧的：

新的：

---

旧的：

新的：

---

现在，在调用第一个“tf.Variable”时出现以下错误：

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这就是版本兼容性问题。现在tensorflow的版本是2.1.0，它与1.x有很多不同。首先，最好使用下面的命令将TensorFlow python文件从1.x版转换为2.x版

tf\u升级\u v2--infle文件\u v1.py--outfile文件\u v2.py

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您以后可能会遇到其他问题，但请先完成上述工作。以后的其他问题可能更容易解决。

您已经安装了

tensorflow gpu v2.1.0

尝试安装

v1.9

至于

tensorflow

脚本运行，但似乎仍然只使用CPUok以及它的功能：initial=tf.truncated\u normal（shape，stddev=0.1）

tf.compat.v1.placeholder()

tf.random.truncated_normal()

File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\check_ops.py", line 2101, in assert_scalar
    % (message or '', tensor.name, shape))
ValueError: Expected scalar shape for keepProb:0, saw shape: <unknown>.

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, self._sizeX, self._sizeY, self._inputdim], name="x")
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, self._outputdim], name="y")

x = tf.Variable(tf.zeros(shape=(self._sizeX, self._sizeY, self._inputdim)), name='x', dtype=tf.float32)
y = tf.Variable(tf.zeros(shape=(self._outputdim)), name='y', dtype=tf.float32)

keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name="keepProb")

keep_prob = tf.Variable(name='keepProb', dtype=tf.float32)

initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)

initial = tf.random.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.dtypes.float32, seed=None, name=None)

  File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\variables.py", line 262, in __call__
    return super(VariableMetaclass, cls).__call__(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\resource_variable_ops.py", line 1411, in __init__
    distribute_strategy=distribute_strategy)
  File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\resource_variable_ops.py", line 1489, in _init_from_args
    raise ValueError("initial_value must be specified.")
ValueError: initial_value must be specified.