Использование tf.compat.v1.variable_scope приводит к ошибке - Tensorflow не имеет атрибута variable_scope

Question

Я искал возможные решения и везде советовал использовать tf.compat.v1.variable_scope. Я сделал то же самое, но все же получаю сообщение об ошибке:

module 'tensorflow' has no attribute 'variable_scope'

Я использую Google Colab.

Мой код:

import tensorflow as tf #version - 2.3.0
with tf.compat.v1.variable_scope(self.name):
            self._build()

Ошибка:

---> 45         with tf.compat.v1.variable_scope(self.name):
     46             self._build()
     47 

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'variable_scope'

Есть предложения, как избавиться от этой ошибки? Моя версия Tensorflow - 2.3.0.

Изменить:

Это предложение в Перенести код TensorFlow 1 в TensorFlow 2 , как предлагает Astrian_72954:

Каждый v1.variable_scope должен быть преобразован в объект Python. Обычно это будет один из:

tf.keras.layers.Layer 
tf.keras.Model
tf.Module

Я не понял это решение. Может кто-нибудь объяснить, что подразумевается под преобразованием в объект Python?

Answer 1

Проблема здесь в том, что TensorFlow 2.0 больше не поддерживает некоторые API.

Поскольку в TensorFlow 2.0 нет tf.variable_scope(), вам придется перенести свой код. Google предоставил руководство по миграции для Tensorflow. Я предлагаю вам внимательно прочитать его.

Так что вам нужно перенести свой код или использовать старую версию TF (не рекомендуется).