Python Tensorflow 2.0-属性错误：模块'；tensorflow'；没有属性'；会议'；

在Tensorflow 2.0环境中执行命令

sess=tf.Session（）

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
AttributeError:模块“tensorflow”没有属性“Session”

系统信息：


操作系统平台和发行版：Windows 10
Python版本：3.7.1
Tensorflow版本：2.0.0-alpha0（与pip一起安装）

复制步骤：

安装：

pip安装--升级pip
pip安装tensorflow==2.0.0-alpha0
pip安装keras
pip安装numpy==1.16.2
执行：

执行命令：将tensorflow作为tf导入
执行命令：sess=tf.Session（）
根据TF 1:1符号映射图，在TF 2.0中，您应该使用
TF.compat.v1.Session（）
而不是
TF.Session（）


要在TF2.0中获得类似TF1.x的行为，可以运行

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

但是，我们不能从TF2.0的许多改进中获益。有关更多详细信息，请参阅迁移指南
在安装了
windows10+python3.7（64位）+anacconda3+jupyter笔记本之后，我第一次尝试python时遇到了这个问题。

我通过引用“”解决了此问题

我同意

我相信TF2.0已经删除了“Session（）”

我插入了两行。一个是
tf.compat.v1.disable\u eager\u execution（）
，另一个是
sess=tf.compat.v1.Session（）

我的Hello.py如下：

将tensorflow导入为tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution（）
hello=tf.constant（'hello，TensorFlow！'）
sess=tf.compat.v1.Session（）
打印（sess.run（hello））
如果这是您的代码，正确的解决方案是重写它，使其不使用
会话（）
，因为在TensorFlow 2中不再需要它

如果这只是您正在运行的代码，您可以通过运行

pip3 install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu==1.15.0 

（或不管是什么）
TF2默认情况下运行即时执行，因此不再需要会话。如果要运行静态图，更合适的方法是在TF2中使用
tf.function（）
。虽然会话仍然可以通过TF2中的
tf.compat.v1.Session（）
访问，但我不鼓励使用它。通过比较hello worlds中的差异来展示这种差异可能会有所帮助：

TF1.x hello world：

import tensorflow as tf
msg = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(msg))

import tensorflow as tf
msg = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
tf.print(msg)

TF2.x hello world：

import tensorflow as tf
msg = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(msg))

import tensorflow as tf
msg = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
tf.print(msg)

有关更多信息，请参见使用Anaconda+Spyder（Python 3.7）

[守则]

import tensorflow as tf
valor1 = tf.constant(2)
valor2 = tf.constant(3)
type(valor1)
print(valor1)
soma=valor1+valor2
type(soma)
print(soma)
sess = tf.compat.v1.Session()
with sess:
    print(sess.run(soma))

[控制台]

import tensorflow as tf
valor1 = tf.constant(2)
valor2 = tf.constant(3)
type(valor1)
print(valor1)
soma=valor1+valor2
type(soma)
Tensor("Const_8:0", shape=(), dtype=int32)
Out[18]: tensorflow.python.framework.ops.Tensor

print(soma)
Tensor("add_4:0", shape=(), dtype=int32)

sess = tf.compat.v1.Session()

with sess:
    print(sess.run(soma))
5

对于
TF2.x
，您可以这样做

import tensorflow as tf
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    hello = tf.constant('hello world')
    print(sess.run(hello))

>>b'hello world
tfv2.0支持v1.0的即时模式vis-a-vis图形模式。因此，v2.0不支持tf.session（）。因此，我建议您重写代码，使其在急切模式下工作。
试试这个

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

默认情况下，Tensorflow 2.x支持即时执行，因此不支持会话。
将Tensorflow作为tf导入
sess=tf.Session（）

此代码将在版本2.x上显示属性错误

在版本2.x中使用版本1.x代码

试试这个

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

将tensorflow.compat.v1导入为tf
sess=tf.Session（）
同样的问题也发生在我身上

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello World ') 
sess = tf.compat.v1.Session()    *//I got the error on this step when I used 
                                   tf.Session()*
sess.run(hello)

尝试用
tf.compact.v1.Session（）
替换它。在更新Windows10后，我第一次尝试Google Colab时也遇到了同样的问题。然后我换了两行


tf.compat.v1.禁用执行（）

sess=tf.compat.v1.Session（）

因此，一切正常
使用以下方法：

sess = tf.compat.v1.Session()

如果出现错误，请使用以下命令

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
sess = tf.compat.v1.Session()

如果你在做这件事的时候

from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np

然后我建议您按照以下步骤进行操作，
注意：对于TensorFlow2，仅针对CPU进程

步骤1：让您的代码像编译器是TF1一样运行并禁用TF2行为，请使用以下代码：

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

步骤2：导入库时，提醒代码必须像TF1一样，每次都是。

tf.disable_v2_behavior()
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np

结论：这应该是可行的，如果出了问题，让我知道，如果是GPU，那么一定要为keras添加后端代码。另外，TF2不支持会话。对此有单独的理解，在TensorFlow中已经提到，链接为：





此链接中还提到了其他主要的TF2更改，虽然很长，但请仔细查看，并使用Ctrl+F获得帮助。链接，


奇怪。我认为这不是由于TF版本，但完整的TF安装已被破坏。请参见TensorFlow 2.0的工作原理。我认为最初的想法是保持
tf.Session
，至少在开始时是这样，但现在看来它似乎已经被完全删除了。哦，看起来你仍然可以通过它访问它。@Dmytropylipko我在创建这个问题之前试过了。我宁愿说在TF2.0中，
Session（）
已被移动，而不是删除。使用
Session（）
的需要已被删除。使用
import tensorflow.compat.v1作为tf tf.disable\u v2\u behavior（）
会给我一个错误
AttributeError:模块“tensorflow\u core.compat.v1”没有属性“contrib”
在tf 2.0迁移文档中发现了这一点
仍然可以运行1.X代码，未经修改（供款除外），在TensorFlow 2.0中
当你得到
TensorFlow_核心
没有属性错误时，你使用哪个TF版本？我下载了一些笔记本，我面临着这些问题，正如回答中提到的，在顶部导入语句帮助我摆脱了恼人的错误。我如何在T中评估静态
.pb
图形F2然后？只有通过使用tf1功能，如
tf.compat.v1.Session（）
。在TF2中，您应该始终使用渴望模式，并且没有
.pb
？在
1.15.x
之后，不应该有其他