Tensorflow==2.0.0a0 - AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'global_variables_initializer' Tensorflow==2.0.0a0-属性错误：模块“tensorflow”没有“global_variables_initializer”属性。

Question

我正在使用 Tensorflow==2.0.0a0 并希望运行以下脚本:

import tensorflow as tf
import tensorboard
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow_probability as tfp
from tensorflow_model_optimization.sparsity import keras as sparsity
from tensorflow import keras

tfd = tfp.distributions

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)

    model = tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(1,kernel_initializer='glorot_uniform'),
      tfp.layers.DistributionLambda(lambda t: tfd.Normal(loc=t, scale=1))
    ])

我所有的旧笔记本都可以使用TF 1.13。然而，我想开发一个笔记本，在其中使用模型优化（神经网络修剪）+ TF Probability，这需要 Tensorflow > 1.13。

所有库都已导入，但是init = tf.global_variables_initializer()会生成错误：

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'global_variables_initializer'

此外，tf.Session() 会生成错误：

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

所以我猜可能与Tensorflow本身有关，但是在我的Anaconda环境中没有冲突的旧版本。

库版本的输出：

tf.__version__
Out[16]: '2.0.0-alpha0'

tfp.__version__
Out[17]: '0.7.0-dev20190517'

keras.__version__
Out[18]: '2.2.4-tf'

有关这个问题有什么想法吗？

- razimbres

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在 GitHub 论坛上，我看到有人提到了 pip3 install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu ... 另外，您使用的是哪个版本的 Python？也许您需要使用更新的版本？ - smitty_werbenjagermanjensen

由于你正在使用tensorflow版本2.0.x.x，你不再需要使用tf.global_variables_initializer。请查看此迁移指南链接。 - vb_rises

完美，@Vishal，我接受你的答案为最佳。问题已解决。 - razimbres

Answer 1

Tensorflow 2.0放弃了会话(session)并转向即时执行(eager execution)。如果你参考tf.compat库并禁用eager execution，仍然可以使用会话运行代码:

import tensorflow as tf
import tensorboard
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow_probability as tfp
from tensorflow_model_optimization.sparsity import keras as sparsity
from tensorflow import keras


tf.compat.v1.disable_eager_execution()


tfd = tfp.distributions

init = tf.compat.v1.global_variables_initializer()

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    sess.run(init)

    model = tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(1,kernel_initializer='glorot_uniform'),
      tfp.layers.DistributionLambda(lambda t: tfd.Normal(loc=t, scale=1))
    ])

您可以使用以下方式将任何Python脚本进行转换：

tf_upgrade_v2 --infile in.py --outfile out.py

- y.selivonchyk

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感谢@y.selivonchyk，我使用了import tensorflow.compat.v1 as tf+ tf.disable_v2_behavior()，并像往常一样保留了代码。 - razimbres

Answer 2

我相信 "Session()" 已经在 TF 2.0 中被移除。

相反，按照 TensorFlow 文档，使用函数进行图形化操作： https://www.tensorflow.org/alpha/tutorials/eager/tf_function 类似问题的记录：https://github.com/tensorflow/community/pull/20/commits/9645a1249d3bdbe8e930af62d1958120a940c31d

- N.Yasarturk

Answer 3

使用这个。

init = tf.compat.v1.global_variables_initializer()

如果您在此之后遇到错误，请运行以下内容

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
init = tf.compat.v1.global_variables_initializer()

- Abu Bakar Siddik