Tensorflow 2.0-AttributeError：モジュール 'tensorflow'には属性 'Session'がありません

sess = tf.Session()Tensorflow 2.0環境でコマンドを実行すると、次のようなエラーメッセージが表示されます。

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

システムインフォメーション：

• OSプラットフォームとディストリビューション：Windows 10
• Pythonバージョン：3.7.1
• Tensorflowバージョン：2.0.0-alpha0（pipとともにインストール）

再現する手順：

インストール：

1. pip install --upgrade pip
2. pip install tensorflow == 2.0.0-alpha0
3. pip install keras
4. pip install numpy == 1.16.2

実行：

1. コマンドを実行します：tensorflowをtfとしてインポートします
2. コマンドを実行します：sess = tf.Session（）

によるとTF 1:1 Symbols Map、TF 2.0tf.compat.v1.Session()では、代わりにを使用する必要がありますtf.Session()

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

TF2.0でTF1.xのような動作を取得するには、次のコマンドを実行できます。

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

しかし、TF2.0で行われた多くの改善の恩恵を受けることはできません。詳細については、移行ガイドhttps://www.tensorflow.org/guide/migrateを参照して ください。

TF2はデフォルトでEagerExecutionを実行するため、Sessionsは不要です。静的グラフを実行する場合tf.function()は、TF2で使用するのがより適切な方法です。セッションはtf.compat.v1.Session()TF2を介して引き続きアクセスできますが、使用しないことをお勧めします。hello worldの違いを比較することで、この違いを示すことが役立つ場合があります。

TF1.x hello world：

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

TF2.x hello world：

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

詳細については、Effective TensorFlow2をご覧ください。

インストール後に最初にPythonを試したときにこの問題に直面しました windows10 + python3.7(64bit) + anacconda3 + jupyter notebook.

「https://vispud.blogspot.com/2019/05/tensorflow200a0-attributeerror-module.html」を参照してこの問題を解決しました

同意する

「Session（）」はTF2.0で削除されたと思います。

2行挿入しました。1つはでtf.compat.v1.disable_eager_execution()、もう1つはsess = tf.compat.v1.Session()

私のHello.pyは次のとおりです。

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

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

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

の場合TF2.x、このようにすることができます。

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

>>> b'hello world

これを試して

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

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

sess = tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

これがコードの場合、正しい解決策は、を使用しないように書き直すことです。これはSession()、TensorFlow2では不要になったためです。

これが実行中のコードだけの場合は、実行することでTensorFlow1にダウングレードできます

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

（またはTensorFlow 1の最新バージョンが何であれ）

Tensorflow 2.xはデフォルトでEager Executionをサポートしているため、Sessionはサポートされていません。

Anaconda + Spyder（Python 3.7）の使用

[コード]

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))

[コンソール]

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は、v1.0のグラフモードに対してイーガーモードをサポートします。したがって、tf.session（）はv2.0ではサポートされていません。したがって、Eagerモードで動作するようにコードを書き直すことをお勧めします。

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()

このコードは、バージョン2.xで属性エラーを表示します

バージョン2.xでバージョン1.xコードを使用するには

これを試して

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