发布于2019-11-17 13:06 阅读(1267) 评论(0) 点赞(16) 收藏(4)
Spyder4.0+Python3.7
https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book。
- import tensorflow as tf
- assert tf.__version__.startswith('1.')
-
- # 1.创建计算图阶段
- # 创建2个输入端子,指定类型和名字
- a_ph = tf.placeholder(tf.float32, name='variable_a')
- b_ph = tf.placeholder(tf.float32, name='variable_b')
- # 创建输出端子的运算操作,并命名
- c_op = tf.add(a_ph, b_ph, name='variable_c')
-
- # 2.运行计算图阶段
- # 创建运行环境
- sess = tf.InteractiveSession()
- # 初始化操作也需要作为操作运行
- init = tf.global_variables_initializer()
- sess.run(init) # 运行初始化操作,完成初始化
- # 运行输出端子,需要给输入端子赋值
- c_numpy = sess.run(c_op, feed_dict={a_ph: 2., b_ph: 4.})
- # 运算完输出端子才能得到数值类型的c_numpy
- print('a+b=',c_numpy)
由于本人使用TensorFlow2.0,原来的例程是给1.0版本使用,导致出现如下错误。错误在于Line2中的assert,指定了版本为TensorFlow1.0。
将assert的版本改为2.0。
这样的改动导致了新的错误,错误如下
问题原因:在TF2中使用了TF1的模块,需要指定使用对应的TF1的版本。最终代码修改如下
- import tensorflow as tf
-
- if ('2'==tf.__version__[0]):
- import tensorflow.compat.v1 as tf
- tf.disable_v2_behavior()
- assert tf.__version__.startswith('2.')
- else:
- assert tf.__version__.startswith('1.')
这样可以兼容TF1和TF2。本人没有安装TF1,不知道在TF1环境下测试能否通过。TF2环境已经测试通过。如果TF1环境测试有问题,请告知我,我做代码修改。谢谢
作者:磨子舒
链接:https://www.pythonheidong.com/blog/article/158101/4313a9bfdf20e57c84bc/
来源:python黑洞网
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---无人问津也好,技不如人也罢,你都要试着安静下来,去做自己该做的事,而不是让内心的烦躁、焦虑,坏掉你本来就不多的热情和定力
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