Python 属性错误：模块'；tensorflow_core.compat.v1'；没有属性'；contrib&x27； x=tf.placeholder（dtype=tf.float32，shape=[None，28，28]） y=tf.placeholder（dtype=tf.int32，shape=[None]） 图像\u展平=tf.contrib.layers.flatten（x） logits=tf.contrib.layers.完全连接（图像平坦，62，tf.nn.relu） 损失= 减少平均值（tf.nn.sparse\u softmax\u cross\u entropy\u与logits（ 标签=y，logits=logits）） 列车运行= tf.train.AdamOptimizer（学习率=0.001）。最小化（损失） 正确的pred=tf.argmax（logits，1） 准确度=tf.减少平均值（tf.投射（正确的预测）， tf.32） 打印（“图像展开：”，图像展开） 打印（“登录：”，登录） 打印（“损失：”，损失） 打印（“预测的\u标签：”，正确的\u pred） AttributeError回溯（最近一次呼叫上次） 在里面 1 x=tf.placeholder（dtype=tf.float32，shape=[None，28，28]） 2 y=tf.placeholder（dtype=tf.int32，shape=[None]） ---->3个图像\u展平=tf.contrib.layers.flatten（x） 4个logits=tf.contrib.layers.完全连接（图像平坦，62，tf.nn.relu） 5损失=tf.减少平均值（tf.nn.稀疏\u softmax\u交叉\u熵\u与\u logits（标签=y，logits=logits）） AttributeError:模块“tensorflow_core.compat.v1”没有属性“contrib”

2.这是我在Jupyter笔记本上的代码。

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我刚开始使用python，得到了标题中提到的错误。如果有人能为我提供一个代码示例来解决这个问题，我将非常感谢。

tf.contrib

在TensorFlow 2.0 alpha版本中从TensorFlow中删除过一次

很可能您已经在使用TensorFlow 2.0

您可以在此处找到更多详细信息：

要使用tensorflow的特定版本，请使用

x = tf.placeholder(dtype = tf.float32, shape = [None, 28, 28])
y = tf.placeholder(dtype = tf.int32, shape = [None])
images_flat = tf.contrib.layers.flatten(x)
logits = tf.contrib.layers.fully_connected(images_flat, 62, tf.nn.relu)
loss = 
tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( 
   labels = y, logits = logits))
   train_op = 
   tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)
   correct_pred = tf.argmax(logits, 1)
   accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, 
   tf.float32))

   print("images_flat: ", images_flat)
   print("logits: ", logits)
   print("loss: ", loss)
   print("predicted_labels: ", correct_pred)


AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-183722ce66a3> in <module>
      1 x = tf.placeholder(dtype = tf.float32, shape = [None, 28, 28])
      2 y = tf.placeholder(dtype = tf.int32, shape = [None])
----> 3 images_flat = tf.contrib.layers.flatten(x)
      4 logits = tf.contrib.layers.fully_connected(images_flat, 62, tf.nn.relu)
      5 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels = y, logits = logits))

AttributeError: module 'tensorflow_core.compat.v1' has no attribute 'contrib'

或

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我认为您需要在python文件中添加以下行，您将执行它

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contrib是谷歌团队最头疼的问题。我们必须逐案处理分担责任的问题。我只举两个例子如下

1.关于CNN，它有以下方法

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

2.对于RNN/LSTM，它有以下不同的方法。

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

# -initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=1)
initializer = tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)

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有没有办法使用张量流的前一个版本？谢谢你迄今为止的帮助！我更新了答案以回答您的附加问题。@TimbusCalin无法通过pip或conda安装tensorflow 1.14。如何解决此问题？我尝试了此解决方案，但不起作用，因为TensorFlow 2.0中未包含TensorFlow contrib模块。只有降级到TensorFlow 1.0，它才有效。这不起作用。

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

# -initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=1)
initializer = tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

# -outputs, states = tf.contrib.rnn.static_rnn(lstm_cells, _X, dtype=tf.float32)
outputs, states = tf.compat.v1.nn.static_rnn(lstm_cells, _X, dtype=tf.float32)