不推荐使用名称tf.Session。请改用tf.compat.v1.Session

Question

我在张量流代码中收到以下弃用警告：

  

不推荐使用名称tf.Session。请改用tf.compat.v1.Session。

• 为什么我收到此警告
• 在Tensorflow 2.0中将会发生什么。而不是tf.session
• 可以使用tf.compat.v1.Session

Answer 1

为了使TensorFlow在2.0版中更加“ Pythonic”，从设计上讲TF 2.0没有tf.Session。

TensorFlow 1.X要求用户通过调用tf。* API手动将抽象语法树（图形）缝合在一起。然后，它要求用户通过将一组输出张量和输入张量传递给session.run（）调用来手动编译抽象语法树。

TensorFlow 2.0渴望执行（就像Python通常那样），而在2.0版本中，图形和会话应该像实现细节一样。

您可以使用：

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

但是，这不能让您利用TensorFlow 2.0中进行的许多改进。

The better solution is:

• 替换tf.Session.run调用：每个tf.Session.run调用均应替换为Python函数。
  • feed_dict和tf.placeholders成为函数参数。
  • 提取将成为函数的返回值。