升级TensorFlow2.1后，出现“RuntimeError：tf.placeholder（）与急切执行不兼容”的错误。

Question

我是新手，最近在学习使用TensorFlow和Keras来构建卷积神经网络（CNN）。我试图运行CNN模型来训练mnist数据集，但是在将TensorFlow从2.0版本升级到2.1版本后，出现了以下错误信息：

 raise RuntimeError("tf.placeholder() is not compatible with "

 RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.

我尝试了这段代码

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

接下来,

##build input layer

with tf.compat.v1.name_scope('Input_Layer'):
x=tf.compat.v1.placeholder("float",shape=[None, 784],name="x")
x_image = tf.compat.v1.reshape(x, [-1,28,28,1])

下面是CNN模型，所以我能够成功地运行该模型，但我仍然想理解为什么......（在我升级到2.1之前，我可以运行该模型，但现在我需要那段代码...）有人可以帮助我吗？谢谢。

- Lin-Chen-Hao_Jeremy

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急切执行的目的是摆脱预先构建的图形，因此也就没有了占位符。 - Susmit Agrawal

Answer 1

在你的代码中使用以下代码行：tf.compat.v1.disable_eager_execution()

- Moein