Tensorflow 2.0-AttributeError：模块'tensorflow'没有属性'Session'

sess = tf.Session()在Tensorflow 2.0环境中执行命令时，出现如下错误消息：

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

系统信息：

• 操作系统平台和发行版：Windows 10
• python版本：3.7.1
• Tensorflow版本：2.0.0-alpha0（随pip一起安装）

重现步骤：

安装：

1. 点安装-升级点
2. pip install tensorflow == 2.0.0-alpha0
3. 点安装keras
4. 点安装numpy == 1.16.2

执行：

1. 执行命令：将tensorflow导入为tf
2. 执行命令：sess = tf.Session（）

根据TF 1:1 Symbols Map，在TF 2.0中，您应该使用tf.compat.v1.Session()而不是tf.Session()

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FLFJLzg7WNP6JHODX5q8BDgptKafq_slHpnHVbJIteQ/edit#gid=0

要获得TF 2.0中类似TF 1.x的行为，可以运行

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

但后来人们无法受益于TF 2.0所做的许多改进。有关更多详细信息，请参阅迁移指南 https://www.tensorflow.org/guide/migrate

TF2默认情况下运行急切执行，因此无需会话。如果要运行静态图，则更正确的方法是tf.function()在TF2中使用。虽然仍然可以通过tf.compat.v1.Session()TF2访问Session ，但我不建议使用它。通过比较问候世界中的差异来证明这种差异可能会有所帮助：

TF1.x你好世界：

import tensorflow as tf
msg = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(msg))

TF2.x你好世界：

import tensorflow as tf
msg = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
tf.print(msg)

有关更多信息，请参见Effective TensorFlow 2

安装后第一次尝试python时遇到了这个问题 windows10 + python3.7(64bit) + anacconda3 + jupyter notebook.

我通过参考“ https://vispud.blogspot.com/2019/05/tensorflow200a0-attributeerror-module.html ”解决了此问题

我同意

我相信TF 2.0已删除了“ Session（）”。

我插入了两行。一个是tf.compat.v1.disable_eager_execution()，另一个是sess = tf.compat.v1.Session()

我的Hello.py如下：

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

对于TF2.x，您可以这样做。

import tensorflow as tf
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    hello = tf.constant('hello world')
    print(sess.run(hello))

>>> b'hello world

尝试这个

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

如果这是您的代码，则正确的解决方案是将其重写为不使用Session()，因为在TensorFlow 2中不再需要

如果这只是您正在运行的代码，则可以通过运行降级到TensorFlow 1

pip3 install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu==1.15.0 

（或TensorFlow 1的最新版本）

Tensorflow 2.x支持默认执行Eager Execution，因此不支持Session。

使用Anaconda + Spyder（Python 3.7）

[码]

import tensorflow as tf
valor1 = tf.constant(2)
valor2 = tf.constant(3)
type(valor1)
print(valor1)
soma=valor1+valor2
type(soma)
print(soma)
sess = tf.compat.v1.Session()
with sess:
    print(sess.run(soma))

[安慰]

import tensorflow as tf
valor1 = tf.constant(2)
valor2 = tf.constant(3)
type(valor1)
print(valor1)
soma=valor1+valor2
type(soma)
Tensor("Const_8:0", shape=(), dtype=int32)
Out[18]: tensorflow.python.framework.ops.Tensor

print(soma)
Tensor("add_4:0", shape=(), dtype=int32)

sess = tf.compat.v1.Session()

with sess:
    print(sess.run(soma))
5

TF v2.0支持Eager模式和v1.0的Graph模式。因此，v2.0不支持tf.session（）。因此，建议您重写代码以在Eager模式下工作。

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()

此代码将在版本2.x上显示属性错误

在版本2.x中使用版本1.x代码

尝试这个

import tensorflow.compat.v1 as tf
sess = tf.Session()