Question

在Tensorflow 2.0环境中执行命令sess = tf.Session()时，出现如下错误消息：

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

系统信息：

OS平台和发行版：Windows 10
Python版本：3.7.1
Tensorflow版本：2.0.0-alpha0（与pip一起安装）

复制步骤：

安装：

pip install --upgrade pip
点安装tensorflow == 2.0.0-alpha0
pip install keras
pip install numpy == 1.16.2

执行：

执行命令：将tensorflow导入为tf
执行命令：sess = tf.Session（）

Answer 1

在安装windows10 + python3.7(64bit) + anacconda3 + jupyter notebook.

后首次尝试使用python时，我遇到了这个问题

我通过引用“ https://vispud.blogspot.com/2019/05/tensorflow200a0-attributeerror-module.html”来解决了这个问题

我同意

我认为TF 2.0已删除了“ Session（）”。

我插入了两行。一个是tf.compat.v1.disable_eager_execution()，另一个是sess = tf.compat.v1.Session()

我的Hello.py如下：

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

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

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

Answer 2

根据TF 1:1 Symbols Map，在TF 2.0中，您应该使用tf.compat.v1.Session()而不是tf.Session()

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

Answer 3

TF 2.0问候世界：

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

Answer 4

对于TF2.x，您可以这样做。

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

>>> b'hello world

Answer 5

尝试

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

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

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

Answer 6

如果这是您的代码，则正确的解决方案是将其重写为不使用Session()，因为在TensorFlow 2中不再需要

如果这只是您正在运行的代码，则可以通过运行将其降级为TensorFlow 1

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

（或任何latest version of TensorFlow 1是）

Answer 7

我在更新 Windows 10 后第一次尝试 Google Colab 时也遇到了同样的问题。然后我改了一下，插入了两行，

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
sess = tf.compat.v1.Session()

结果，一切顺利

Answer 8

使用Anaconda + Spyder（Python 3.7）

[代码]

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))

[控制台]

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

Answer 9

TF v2.0支持Eager模式和v1.0的Graph模式。因此，v2.0不支持tf.session（）。因此，建议您重写代码以在Eager模式下工作。

Answer 10

默认情况下，Tensorflow 2.x支持的急切执行方式，因此不支持会话。

Answer 11

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()

此代码将在版本2.x上显示属性错误

在2.x版中使用1.x版代码

尝试

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

Answer 12

我也遇到了同样的问题

dinamic = true

尝试将其替换为 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello World ') sess = tf.compat.v1.Session() *//I got the error on this step when I used tf.Session()* sess.run(hello)

Answer 13

使用这个：

sess = tf.compat.v1.Session()

如果有错误，请使用以下内容

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
sess = tf.compat.v1.Session()

Answer 14

如果您在某些导入时这样做，

from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np

那么我建议您按照以下步骤操作，
注意：仅适用于 TensorFlow2 和 CPU Process
第 1 步：让您的代码像编译器一样运行 TF1 并禁用 TF2 行为，使用以下代码：

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

第 2 步：在导入库时，提醒您的代码必须像 TF1 一样运行，是的，每次都必须。

tf.disable_v2_behavior()
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np

结论：这应该可行，如果出现问题，请让我知道，如果是 GPU，那么请提及为 keras 添加后端代码。另外，TF2 不支持 session 有单独的理解，在 TensorFlow 上也有提到，链接是：

TensorFlow Page for using Sessions in TF2

此链接中已经提到了其他主要的 TF2 更改，它很长但请仔细阅读，使用 Ctrl+F 寻求帮助。链接，

Effective TensorFlow 2 Page Link

Tensorflow 2.0-AttributeError：模块'tensorflow'没有属性'Session'

14 个答案: