Python 启用“急切执行”时，Tensor.graph没有意义

tensorflow-gpu2.0

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我不知道为什么。我是tensorflow的初学者

我试过tensorflow 1.14.0版

执行以下操作

a = tf.compat.v1.constant(5.0)
b = tf.compat.v1.constant(6.0)

sum1 = a + b
g = tf.compat.v1.Graph()
with g.as_default():
    # Define operations and tensors in `g`.
    hello = tf.compat.v1.constant('hello')
    assert hello.graph is g

sess = tf.compat.v1.Session(graph=g)

print(sess.run(sum1))

请尝试以下代码

pip install tensorflow==1.14..0

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导入tensorflow后，需要禁用急切执行，如下所示：

import tensorflow as tf
a = tf.compat.v1.constant(5.0)
b = tf.compat.v1.constant(6.0)

sum1 = a + b
g = tf.compat.v1.Graph()
with g.as_default():
# Define operations and tensors in `g`.
    hello = tf.compat.v1.constant('hello')
    assert hello.graph is g
sess = tf.compat.v1.Session()
#sess = tf.compat.v1.Session(graph=g)
print(sess.run(sum1))

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这对我有用。

我不知道你想做什么！但我做了一些猜测，这就是我得出的结果

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

我相信它可以与Tensorflow 2.x一起使用，如果您仍然得到渴望的异常，那么您应该添加：

import tensorflow as tf

g = tf.compat.v1.Graph()
with g.as_default():
    a = tf.compat.v1.constant(5.0)
    b = tf.compat.v1.constant(6.0)
    sum1 = tf.add(a, b) # instead of sum1 = a + b
    
    hello = tf.compat.v1.constant('hello')
    assert hello.graph is g

sess = tf.compat.v1.Session(graph=g)

print(sess.run(sum1))

以前

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

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你能详细说明你面临的问题吗？这是相当模糊的请通过一些教程（如）让自己熟悉TensorFlow。在版本2.x中，默认情况下是启用的，因此，正如错误所指出的，您不能使用图形和会话。您可以禁用急切执行并返回到1.x方式，但是如果您开始使用TensorFlow，您可能会学习2.x并使用它。将TensorFlow.compat.v1作为tf和tf导入。禁用_v2_behavior（）尝试一下并检查一次。

assert hello.graph is g