Question

我一直在尝试使用tensorflow两天，现在在python2.7和3.4中反复安装和重新安装它。无论我做什么，我在尝试使用tensorflow.placeholder（）

时都会收到此错误消息

这是非常的样板代码：

tf_in = tf.placeholder("float", [None, A]) # Features

无论我做什么，我总会得到回溯：

Traceback (most recent call last):
  File "/home/willim/PycharmProjects/tensorflow/tensorflow.py", line 2, in <module>
    import tensorflow as tf
  File "/home/willim/PycharmProjects/tensorflow/tensorflow.py", line 53, in <module>
    tf_in = tf.placeholder("float", [None, A]) # Features
AttributeError: 'module' object has no attribute 'placeholder'

任何人都知道如何解决这个问题？

Answer 1

解决方案：不要使用＆＃34; tensorflow＆＃34;作为你的文件名。

请注意，您使用tensorflow.py作为文件名。我猜你写的代码如下：

import tensorflow as tf

然后你实际上导入了脚本文件＆＃34; tensorflow.py＆＃34;这是在你当前的工作目录下，而不是＆＃34;真正的＆＃34;来自Google的tensorflow模块。

以下是导入时搜索模块的顺序：

包含输入脚本的目录（或未指定文件时的当前目录）。



PYTHONPATH（目录名列表，   使用与shell变量PATH相同的语法。



依赖于安装的默认值。

Answer 2

代替tf.placeholder(shape=[None, 2], dtype=tf.float32)使用类似 tf.compat.v1.placeholder(shape=[None, 2], dtype=tf.float32)，如果您不想完全禁用v2。

Answer 3

它也发生在我身上。我有张量流，它工作得很好，但是当我安装tensorflow-gpu时，前面的张量流出现了这个错误，然后我做了这3个步骤，它开始没有问题：

我从Anaconda中删除了tensorflow-gpu，tensorflow，tensorflow-base软件包。使用。 conda remove tensorflow-gpu tensorflow tensorflow-base
重新安装tensorflow。使用 conda install tensorflow

Answer 4

如果在升级到TensorFlow 2.0后出现此错误，您仍然可以通过替换以下内容来使用1.X API：

import tensorflow as tf

作者

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

Answer 5

避免在tensorflow = 2.0中使用以下删除的语句

导入̶t̶e̶n̶s̶o̶r̶f̶l̶o̶w̶作为TF X̶=̶̶t̶f̶.̶p̶l̶a̶c̶e̶h̶o̶l̶d̶e̶r̶（形状=̶[NONE，̶2]̶，̶DTYPE =̶t̶f̶.̶f̶l̶o̶a̶t̶3̶2̶）̶

您可以使用以下代码禁用v2行为

这个对我来说很完美。

import tensorflow.compat.v1 as tf

tf.disable_v2_behavior()
x = tf.placeholder(shape=[None, 2], dtype=tf.float32)

Answer 6

似乎在版本2中删除了.placeholder（），.reset_default_graph（）和其他版本。我使用Docker映像：tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3遇到了此问题，该映像会自动拉出最新版本。我在1.13.1中工作，并自动“升级到2”并开始收到错误消息。我通过更具体的图像来解决此问题：tensorflow/tensorflow:1.13.1-gpu-py3。

更多信息可以在这里找到：https://www.tensorflow.org/alpha/guide/effective_tf2

Answer 7

我也遇到了同样的错误。可能是由于tensorflow的版本。安装tensorflow 1.4.0后，我从错误中得到了缓解。

pip install tensorflow==1.4.0

Answer 8

出现错误是因为我们正在使用tensorflow版本2并且命令来自版本1。因此，如果我们使用：

tf.compat.v1.summary.(method_name)

可以使用

Answer 9

您需要在tensorflow 2上使用keras模型，如此处

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.layers import  Input, Embedding, Dot, Reshape, Dense
from tensorflow.python.keras.models import Model

Answer 10

run the tensorflow as tf
tf.disable_v2_behavior()

使用一次 tf.disable_v2_behavior（） 之后，以下错误不再出现。

AttributeError: 'module' object has no attribute 'placeholder'

Answer 11

请查看 Migrate your TensorFlow 1 code to TensorFlow 2。

这些代码：

import tensorflow as tf
tf_in = tf.placeholder("float", [None, A]) # Features

需要在 TensorFlow 2 中进行如下迁移：

import tensorflow as tf
import tensorflow.compat.v1 as v1
tf_in = vi.placeholder("float", [None, A]) # Features

Answer 12

import tensorflow.compat.v1 as tf

tf.disable_v2_behavior()

有效。我正在使用Python 3.7和Tensorflow 2.0。

Answer 13

在现有python安装上安装张量流时，在Ubuntu 16LTS上面临同样的问题。

解决方法： 1.）从pip和pip3卸载tensorflow sudo pip uninstall tensorflow sudo pip3卸载tensorflow

2.）卸载python＆amp; python3 sudo apt-get remove python-dev python3-dev python-pip python3-pip

3.）只安装一个版本的python（我使用的是python 3） sudo apt-get install python3-dev python3-pip

4.）将tensorflow安装到python3 sudo pip3 install --upgrade pip

对于非GPU张量流，请运行此命令

sudo pip3 install --upgrade tensorflow

对于GPU张量流，请在命令下运行 sudo pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

建议不要安装GPU和vesorflow的vanilla版本

Answer 14

最新版本2.0不支持占位符。我使用命令conda remove tensorflow卸载了2.0。然后我使用命令conda install -c conda-forge tensorflow=1.15.0安装了1.15.0。 1.15是版本1系列中的最新版本。您可以根据自己的意愿和要求进行更改。要查看所有版本，请使用命令：conda search tensorflow。它适用于Windows中的Anaconda3。

Answer 15

导入旧版本的tensorflow而不是新版本

[https://inneka.com/ml/tf/tensorflow-module-object-has-no-attribute-placeholder/][1]

将tensorflow.compat.v1导入为tf tf.disable_v2_behavior（）

Answer 16

问题在于TensorFlow版本;您正在运行的是2.0或高于1.5的计算机，而placeholder仅适用于1.4。

因此，只需卸载TensorFlow，然后使用1.4版再次安装即可，一切正常。

Answer 17

如果您在tensorflow 2.0.0+上获得了此，则很可能是因为代码与新版本的tensorflow不兼容。

要解决此问题，请运行tf_upgrade_v2 script。

tf_upgrade_v2 --infile=YOUR_SCRIPT.py --outfile=YOUR_SCRIPT.py

Answer 18

在尝试升级tensorflow之后，我遇到了同样的问题，我通过重新安装Tensorflow和Keras解决了它。

pip uninstall tensorflow

pip uninstall keras

然后：

pip install tensorflow

pip install keras

Answer 19

因为您不能在tensflow2.0版本中使用占位符，所以您需要使用tensflow1 *，或者需要更改代码以修复tensflow2.0

Answer 20

如果您正在使用TensorFlow 2.0，则某些为tf 1.x开发的代码可能会起作用。您可以点击以下链接：https://www.tensorflow.org/guide/migrate

或者您可以通过以下方式安装tf的早期版本 pip3 install tensorflow ==版本

Answer 21

尝试一下：

<<app_name>>.wsgi:application

或这个（如果您有GPU）：

pip install tensorflow==1.14

Answer 22

如果您错误地写了entity testbench1 is -- Port ( ); end testbench1; architecture Behavioral of testbench1 is component register_file1 is Port( clk : in STD_LOGIC; reset : in STD_LOGIC; w_en : in STD_LOGIC; w_data : in STD_LOGIC_VECTOR (63 downto 0); r_data1 : out STD_LOGIC_VECTOR (63 downto 0); r_data2 : out STD_LOGIC_VECTOR (63 downto 0); w_reg : in STD_LOGIC_VECTOR (4 downto 0); r_reg1 : in STD_LOGIC_VECTOR (4 downto 0); r_reg2 : in STD_LOGIC_VECTOR (4 downto 0); r_data19 : out STD_LOGIC_VECTOR (63 downto 0); r_data20 : out STD_LOGIC_VECTOR (63 downto 0); r_data21 : out STD_LOGIC_VECTOR (63 downto 0); r_data24 : out STD_LOGIC_VECTOR (63 downto 0)); end component; signal clk : STD_LOGIC := '0'; signal reset : STD_LOGIC := '0'; signal w_en : STD_LOGIC := '0'; signal w_data : STD_LOGIC_VECTOR (63 downto 0) := x"ABCDEF0123456789"; signal r_data1 : STD_LOGIC_VECTOR (63 downto 0) := x"0000000000000000"; signal r_data2 : STD_LOGIC_VECTOR (63 downto 0) := x"0000000000000000"; signal w_reg : STD_LOGIC_VECTOR (4 downto 0) := "00000"; signal r_reg1 : STD_LOGIC_VECTOR (4 downto 0) := "00000"; signal r_reg2 : STD_LOGIC_VECTOR (4 downto 0) := "00000"; signal r_data19 : STD_LOGIC_VECTOR (63 downto 0); signal r_data20 : STD_LOGIC_VECTOR (63 downto 0); signal r_data21 : STD_LOGIC_VECTOR (63 downto 0); signal r_data24 : STD_LOGIC_VECTOR (63 downto 0); begin uut: register_file1 PORT MAP ( clk => clk, reset => reset, w_en => w_en, w_data => w_data, r_data1 => r_data1, r_data2 => r_data2, w_reg => w_reg, r_reg1 => r_reg1, r_reg2 => r_reg2, r_data19 => r_data19, r_data20 => r_data20, r_data21 => r_data21, r_data24 => r_data24); process begin wait for 10 ns; clk <= not clk; w_en <= '1'; w_data <= x"0000000000000800"; w_reg <= "11000"; wait for 10 ns; clk <= not clk; w_en <= '0'; wait for 10 ns; clk <= not clk; w_en <= '1'; w_data <= x"000000000000000A"; w_reg <= "10011"; wait for 10ns; clk <= not clk; w_en <= '0'; wait for 10ns; clk <= not clk; w_en <= '1'; w_data <= x"0000000000000005"; w_reg <= "10100"; wait for 10ns; clk <= not clk; wait for 10ns; clk <= not clk; w_en <= '0'; r_reg1 <= "10011"; r_reg2 <= "10100"; wait for 10ns; clk <= not clk; wait for 10ns; clk <= not clk; w_en <= '1'; w_data <= x"000000000000000F"; w_reg <= "10101"; wait for 10ns; clk <= not clk; wait for 10ns; clk <= not clk; w_en <= '0'; r_reg1 <= "10101"; r_reg2 <= "11000"; wait for 10ns; wait; end process; end Behavioral;一词，可能是错字。在我的情况下，我将其拼写错误为placeholder并收到如下错误： placehoder

TensorFlow，“'module'对象没有属性'占位符'”

22 个答案: