Tensorflow 2.0 - AttributeError: модуль 'tensorflow' не має атрибута 'Session'

Коли я sess = tf.Session()виконую команду в середовищі Tensorflow 2.0, я отримую повідомлення про помилку, як показано нижче:

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

Інформація про систему:

• Платформа та розповсюдження ОС: Windows 10
• Версія Python: 3.7.1
• Версія Tensorflow: 2.0.0-alpha0 (встановлена ​​з pip)

Етапи відтворення:

Встановлення:

1. встановити --upgrade pip - -
2. pip install tensorflow == 2.0.0-alpha0
3. pip встановити keras - -
4. pip install numpy == 1.16.2

Виконання:

1. Виконати команду: імпортувати tensorflow як tf
2. Виконати команду: sess = tf.Session ()

Відповідно TF 1:1 Symbols Map, у TF 2.0 вам слід використовувати tf.compat.v1.Session()замістьtf.Session()

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FLFJLzg7WNP6JHODX5q8BDgptKafq_slHpnHVbJIteQ/edit#gid=0

Щоб отримати подібну поведінку TF 1.x у TF 2.0, можна запустити

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

але тоді не можна скористатися багатьма вдосконаленнями, зробленими в TF 2.0. Докладніше див. У посібнику з міграції https://www.tensorflow.org/guide/migrate

TF2 за замовчуванням запускає Eager Execution, тим самим усуваючи потребу в сеансах. Якщо ви хочете запускати статичні графіки, більш правильним способом є використання tf.function()в TF2. Хоча до сесії все ще можна отримати доступ черезtf.compat.v1.Session() у TF2, я б не рекомендував його використовувати. Може бути корисно продемонструвати цю різницю, порівнявши різницю у привітних світах:

TF1.x привіт світ:

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

TF2.x привіт світ:

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

Для отримання додаткової інформації див. Ефективний TensorFlow 2

Я зіткнувся з цією проблемою, коли вперше спробував python після встановлення windows10 + python3.7(64bit) + anacconda3 + jupyter notebook.

Я вирішив цю проблему, звернувшись до " https://vispud.blogspot.com/2019/05/tensorflow200a0-attributeerror-module.html "

я погоджуюся з

Я вважаю, що "Session ()" було видалено за допомогою TF 2.0.

Я вставив два рядки. Один є, tf.compat.v1.disable_eager_execution()а інший єsess = tf.compat.v1.Session()

Мій Hello.py такий:

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

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

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

Бо TF2.xви можете робити так.

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

>>> b'hello world

спробуйте це

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

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

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

Якщо це ваш код, правильним рішенням буде переписати його, щоб він не використовувався Session(), оскільки це більше не потрібно в TensorFlow 2

Якщо це лише код, який ви запускаєте, ви можете перейти до TensorFlow 1, запустивши

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

(або якою є остання версія TensorFlow 1 )

Прагнення виконання Tensorflow 2.x за замовчуванням, отже, сеанс не підтримується.

Використання Anaconda + Spyder (Python 3.7)

[код]

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))

[консоль]

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

TF v2.0 підтримує енергійний режим щодо графічного режиму v1.0. Отже, tf.session () не підтримується у версії 2.0. Отже, пропоную вам переписати свій код, щоб він працював у нетерплячому режимі.

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()

цей код покаже помилку атрибуту у версії 2.x

використовувати код версії 1.x у версії 2.x

спробуйте це

import tensorflow.compat.v1 as tf
sess = tf.Session()