Question

我使用Python 3.7.3并安装了tensorflow 2.0.0-alpha0，但存在一些问题。例如模块'tensorflow._api.v2.train'没有属性'GradientDescentOptimizer' 这是我所有的代码

import  tensorflow as tf
import  numpy as np

x_data=np.random.rand(1,10).astype(np.float32)
y_data=x_data*0.1+0.3


Weights = tf.Variable(tf.random.uniform([1], -1.0, 1.0))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y=Weights*x_data+biases

loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))

optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train=optimizer.minimize(loss)

init = tf.global_variables_initializer()  

sess = tf.Session()
sess.run(init)          

for step in range(201):
    sess.run(train)
    if step % 20 == 0:
        print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases))

Answer 1

您正在使用Tensorflow 2.0。以下代码会有所帮助：

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

Answer 2

在TensorFlow 2.0中，Keras成为默认的高级API，优化程序功能从tf.keras.optimizers迁移到名为tf.optimizers的单独API中。它们从Keras类Optimizer继承。 tf.train中的相关功能未包含在TF 2.0中。因此，要访问GradientDescentOptimizer，请致电tf.optimizers.SGD

Answer 3

这是因为您正在使用TensorFlow版本2。

`tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)`

上述调用是针对TensorFlow版本1（例如：1.15.0）的。

您可以尝试pip install tensorflow==1.15.0降级TensorFlow并按原样使用代码。

否则，通过以下调用使用TensorFlow版本2（您已经拥有的版本）。

tf.optimizers.SGD (learning_rate=0.001, lr_decay=0.0, decay_step=100, staircase=False, use_locking=False, name='SGD')

Answer 4

对于@HoyeolKim给出的答案，可能需要添加：

tf.disable_v2_behavior()

建议in this answer.

模块'tensorflow._api.v2.train'没有属性'GradientDescentOptimizer'

4 个答案: