Cuando ejecuto el comando sess = tf.Session() en el entorno Tensorflow 2.0, recibo un mensaje de error como el siguiente:
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'Información del sistema:
Pasos para reproducir:
Instalación:
Ejecución:
De acuerdo con el TF 1:1 Symbols Map , en TF 2.0 debe usar tf.compat.v1.Session() en lugar de tf.Session()
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FLFJLzg7WNP6JHODX5q8BDgptKafq_slHpnHVbJIteQ/edit#gid=0
Para obtener un comportamiento similar a TF 1.x en TF 2.0, se puede ejecutar
import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior()pero entonces uno no puede beneficiarse de muchas mejoras realizadas en TF 2.0. Para obtener más detalles, consulte la guía de migración https://www.tensorflow.org/guide/migrate
TF2 ejecuta Eager Execution de forma predeterminada, eliminando así la necesidad de sesiones. Si desea ejecutar gráficos estáticos, la forma más adecuada es usar tf.function() en TF2. Si bien todavía se puede acceder a Session a través tf.compat.v1.Session() en TF2, desaconsejaría su uso. Puede ser útil demostrar esta diferencia comparando la diferencia en hola mundos:
TF1.x hola mundo:
import tensorflow as tf msg = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(msg))TF2.x hola mundo:
import tensorflow as tf msg = tf.constant('Hello, TensorFlow!') tf.print(msg)Para obtener más información, consulte Eficaz TensorFlow 2
Enfrenté este problema cuando probé python por primera vez después de instalar windows10 + python3.7(64bit) + anacconda3 + jupyter notebook.
Resolví este problema consultando " https://vispud.blogspot.com/2019/05/tensorflow200a0-attributeerror-module.html "
estoy de acuerdo con
Creo que "Sesión ()" se eliminó con TF 2.0.
Inserté dos líneas. Uno es tf.compat.v1.disable_eager_execution() y el otro es sess = tf.compat.v1.Session()
Mi Hello.py es el siguiente:
import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.compat.v1.Session() print(sess.run(hello))