AttributeError: у модуля tenensflow_core.compat.v1 нет атрибута contrib

Question

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'

2. Это мой код в Jupyter Notebook. Я только начал с python и получил сообщение об ошибке, которое упомянул в заголовке. Я был бы очень благодарен, если бы кто-нибудь помог мне с примером кода для решения проблемы.

Answer 1

tf.contrib был удален из TensorFlow один раз с альфа-версией TensorFlow 2.0.

Скорее всего, вы уже используете TensorFlow 2.0.

Более подробную информацию вы можете найти здесь: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0-alpha0

Для использования уточняйте c версии тензор потока, используйте

pip install tensorflow==1.14

или

pip install tensorflow-gpu==1.14

Answer 2

Я думаю, вам нужно добавить следующую строку в ваш python файл, который вы собираетесь выполнить.

---

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

---