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No module named ‘tensorflow.contrib‘问题解析以及tensorflow的卸载安装和向下兼容

admin 阅读: 2024-03-25
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0、问题原因

TensorFlow 2.0中contrib被弃用

1、卸载原Tensorflow,重新安装

卸载
在开始安装前,如果你的电脑装过tensorflow,请先把他们卸载干净,包括依赖的包(tensorflow-estimator、tensorboard、tensorflow、keras-applications、keras-preprocessing),不然后续安装了tensorflow-gpu可能会出现找不到cuda的问题。
使用pip卸载的命令如下:

pip uninstall tesnsorflow pip uninstall tensorboard ...
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重装
(1)激活自己的donda环境
(2)查看当前已有的TensorFlow版本

conda search tensorflow-gpu
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在这里插入图片描述

(3)使用conda命令进行安装

conda install tensorflow-gpu==1.14.0
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在这里插入图片描述
(4)查看是否可以使用
首先进入自己的donda虚拟环境,在激活python

import tensorflow as tf tf.__version__ tf.test.is_gpu_available()
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在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

安装完成!过程比较顺利····

2、不降级,向下兼容

通过Python执行具体的代码,依次达到TF2.0下的对TF1.0适配,当出现No module named 'tensorflow.xxx’类似错误时,先检查代码文件开头import语句,如果是import tensorflow as tf,则修改为:

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution()
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然后继续通过代码执行检查错误,大部分的包都会被解决,一部分包被改名了,但也有一小部分包、库在TF2.0中被移除,只能求助于其他包,部分如下:
tensorflow.contrib.layers.fully_connected
该包在2.0中被删除,通过安装tf_slim包解决,如下:

pip install tf-slim
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安装后,在代码中导入该包即可:

import tf_slim
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可能原处使用的代码为:

import tensorflow.contrib.layers as tf_layers tf_layers.fully_connected(xxxx)
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可以替换为:

import tf_slim as tf_layers
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tf.random_normal
tf.random_normal报错,替换为tf.random.normal即可。
注:将下划线_变成了.

其他包有待发现,可以参考Tensorflow2.0的迁移说明:
链接: Tensorflow

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