Tensorflow问题记录

本篇文章记录作者在使用Tensorflow时所遇到的问题，希望能帮助到需要的同志

1.报错：ImportError: No module named 'tensorflow'
2.报错：AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘flags‘
3.报错：RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.
4.报错：ImportError: cannot import name ‘_tf_stack‘ from ‘tensorflow.python‘
5.将TensorFlow 1.X 的代码转换为 TensorFlow 2.0
6.将TensorFlow2.x转为TensorFlow1.x
7.在anaconda中降低python版本
8.安装OpenEXR失败
未完待续

1.报错：ImportError: No module named ‘tensorflow’

报错原因：没有安装tensorflow包。
解决办法：

pip install tensorflow

2.报错：AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘flags‘

报错原因：pycharm1.x与2.x版本问题不兼容。
解决办法1：

FLAGS = tf.compat.v1.flags.FLAGS

解决办法2：

import tensorflow.compat.v1 as tf

但是第二种有可能会报错，解决办法看报错3

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

报错原因：这是因为在运行**tf.compat.v1.placeholder(dtype, shape = None, name = None)**的时候急切执行了这条语句，但是我们一般都是在一个Session前先去定义placeholder，但是不会去执行，然后再在Sesion上下文管理器中去传入我们的数据，然后执行。

解决办法（在代码中添加这一句）：

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

例子：

import tensorflow as tf
import numpy as np
# tf.compat.v1.disable_eager_execution()
x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))
y = tf.matmul(x, x)with tf.compat.v1.Session() as sess:print(sess.run(y))

4.报错：ImportError: cannot import name ‘_tf_stack‘ from ‘tensorflow.python‘

报错原因：没有安装好tensorflow
解决办法：重新安装tensorflow

5.将TensorFlow 1.X 的代码转换为 TensorFlow 2.0

传送门

6.将TensorFlow2.x转为TensorFlow1.x

CMD：

pip uninstall tensorflow
pip install tensorflow==1.15

如果不行，可以到这个网站去下载需要的版本，然后自行安装↓↓↓

TensorFlow全版本传送门

python -m pip install xxx.whl

7.在anaconda中降低python版本

conda install python=3.x

8.安装OpenEXR失败

强效解决办法：
在网站中下载需要的版本：传送门

python -m pip install xxx.whl

暂时只能想到真么多，有问题的同志可以在评论区告诉我

未完待续

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