Python升级tensorflow2.x版本相关问题:No module named ‘tensorflow.contrib‘ 问题解决

简介: Python升级tensorflow2.x版本相关问题:No module named ‘tensorflow.contrib‘ 问题解决

tensorflow2.x 版本舍去了 contrib 相关功能,相关功能的使用可以通过安装 tf_slim 来引用。


Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 2, in <module>
    from tools.utils import *
  File "C:\Users\Administrator\Desktop\AnimeGANv2-master\tools\utils.py", line 2, in <module>
    from tensorflow.contrib import slim
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

解决方法1:

可以将 tensorflow 版本更换为 1.x 系列的老版本。

解决方法2:

安装 tf_slim,安装方法 pip install tf_slim

然后按目录找到对应报错的文件。

bc5b32c473934b90bb042e2027a96970.png将代码里引入时的 tensorflow.contrib 修改为 tf_slim 即可。

下面实例代码是将 from tensorflow.contrib import slim

修改为 import tf_slim as slim 的演示。


6855b2e17b704e1dade96f7b76872dfb.png

还有个报错是这个:

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 8, in <module>
    from net import generator
  File "C:\Users\Administrator\Desktop\AnimeGANv2-master\net\generator.py", line 1, in <module>
    import tensorflow.contrib as tf_contrib
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

同样的方法修改一下即可。

9107b30eabfd433992ae450e65430183.png

然后就解决了。

喜欢的点个赞❤吧。


目录
相关文章
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
118 55
|
10天前
|
Ubuntu Shell Linux
pyenv 管理多个 Python 版本(1)
pyenv 管理多个 Python 版本(1)
130 86
pyenv 管理多个 Python 版本(1)
|
5天前
|
Shell Python
使用 pyenv 来管理多个 Python 版本(2)
使用 pyenv 来管理多个 Python 版本(2)
97 71
使用 pyenv 来管理多个 Python 版本(2)
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
99 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
|
2月前
|
Python
python Module使用
【10月更文挑战第14天】 python Module使用
83 35
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
79 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
85 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
89 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
1月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
利用Python和TensorFlow构建简单神经网络进行图像分类
利用Python和TensorFlow构建简单神经网络进行图像分类
59 3
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
车辆车型识别,使用Python作为主要编程语言,通过收集多种车辆车型图像数据集,然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型,并对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面,实现用户上传一张车辆图片识别其类型。
85 0
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
下一篇
DataWorks