Tensorflow 2.0 - AttributeError: "tensorflow" modülünün "Oturum" özniteliği yok

sess = tf.Session()Tensorflow 2.0 ortamında komutu çalıştırırken aşağıdaki gibi bir hata mesajı alıyorum:

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

Sistem bilgisi:

• İşletim Sistemi Platformu ve Dağıtımı: Windows 10
• Python Sürümü: 3.7.1
• Tensorflow Sürümü: 2.0.0-alpha0 (pip ile kurulur)

Yeniden üretme adımları:

Kurulum:

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

Yürütme:

1. Yürüt komutu: tensorflow'u tf olarak içe aktar
2. Yürütme komutu: sess = tf.Session ()

TF 1:1 Symbols MapTF 2.0'a göre tf.compat.v1.Session()yerine kullanmalısınıztf.Session()

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

TF 2.0'da TF 1.x benzeri davranış elde etmek için çalıştırılabilir

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

ancak o zaman TF 2.0'da yapılan birçok iyileştirmeden yararlanılamaz. Daha fazla ayrıntı için lütfen geçiş kılavuzuna bakın https://www.tensorflow.org/guide/migrate

TF2, Eager Execution'ı varsayılan olarak çalıştırarak, Oturum ihtiyacını ortadan kaldırır. Statik grafikler çalıştırmak istiyorsanız, daha uygun yol tf.function()TF2'de kullanmaktır . Oturum tf.compat.v1.Session()TF2'de hala erişilebilir olsa da , onu kullanmaktan vazgeçerim. Merhaba dünyalardaki farkı karşılaştırarak bu farkı göstermek faydalı olabilir:

TF1.x merhaba dünya:

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

TF2.x merhaba dünya:

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

Daha fazla bilgi için bkz.Etkili TensorFlow 2

Python'u kurduktan sonra ilk denediğimde bu problemle karşılaştım windows10 + python3.7(64bit) + anacconda3 + jupyter notebook.

Bu sorunu " https://vispud.blogspot.com/2019/05/tensorflow200a0-attributeerror-module.html " adresine başvurarak çözdüm

katılıyorum

TF 2.0 ile "Session ()" ın kaldırıldığına inanıyorum.

İki satır ekledim. Biri tf.compat.v1.disable_eager_execution()ve diğerisess = tf.compat.v1.Session()

Hello.py aşağıdaki gibidir:

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

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

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

Çünkü TF2.xbunu beğenebilirsiniz.

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

>>> b'hello world

bunu dene

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

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

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

Bu sizin Session()kodunuzsa, TensorFlow 2'de artık gerekli olmadığından, doğru çözüm onu ​​kullanmamak için yeniden yazmaktır.

Bu yalnızca çalıştırdığınız kodsa, çalıştırarak TensorFlow 1'e geçebilirsiniz.

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

(veya TensorFlow 1'in en son sürümü ne olursa olsun )

Anaconda + Spyder'ı Kullanma (Python 3.7)

[kod]

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))

[konsol]

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, v1.0'ın Eager mode vis-a-vis Graph modunu destekler. Bu nedenle, tf.session () v2.0'da desteklenmez. Bu nedenle, Eager modunda çalışmak için kodunuzu yeniden yazmanızı öneririm.

Tensorflow 2.x, varsayılan olarak Eager Execution'ı desteklediğinden, Oturum desteklenmez.

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()

bu kod 2.x sürümünde bir Öznitelik hatası gösterecektir.

2.x sürümünde sürüm 1.x kodunu kullanmak için

bunu dene

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