AttributeError：“模块”对象没有属性“占位符”，我该如何解决这个问题？答案

【问题标题】：AttributeError: 'module' object has no attribute 'placeholder', How can I resolve this problem?AttributeError：“模块”对象没有属性“占位符”，我该如何解决这个问题？
【发布时间】：2026-01-23 22:50:01
【问题描述】：

当我运行代码时，会出现该错误消息。

我正在使用 python 2.7.5、keras 2.2.4 和 tensorflow 2.0.0-beta1。有人告诉我“不要制作文件名 tensorflow”，但我没有那样做。我认为升级后的 tensorflow 版本中的更改项目可能会发生这种情况， https://www.tensorflow.org/beta/guide/effective_tf2 ，但较低版本也无法运行，错误为“ValueError:bad marshal data”。所有进程都在虚拟环境中运行。

错误信息是

Using TensorFlow backend.
WARNING: Logging before flag parsing goes to stderr.
W0619 16:47:38.715425 139651914356544 deprecation.py:323] From /home/sea/Programs/generalized-phase-detection/generalized-phase-detection-master/venv/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/compat/v2_compat.py:65: disable_resource_variables (from tensorflow.python.ops.variable_scope) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
non-resource variables are not supported in the long term
Traceback (most recent call last):
  File "./gpd_predict.py", line 165, in <module>
    model = model_from_json(loaded_model_json, custom_objects={'tf':tf})
  File "/home/sea/Programs/generalized-phase-detection/generalized-phase-detection-master/venv/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/saving.py", line 622, in model_from_json
    return deserialize(config, custom_objects=custom_objects)
  File "/home/sea/Programs/generalized-phase-detection/generalized-phase-detection-master/venv/lib/python2.7/site-packages/keras/layers/__init__.py", line 168, in deserialize
    printable_module_name='layer')
  File "/home/sea/Programs/generalized-phase-detection/generalized-phase-detection-master/venv/lib/python2.7/site-packages/keras/utils/generic_utils.py", line 147, in deserialize_keras_object
    list(custom_objects.items())))
  File "/home/sea/Programs/generalized-phase-detection/generalized-phase-detection-master/venv/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/network.py", line 1043, in from_config
    process_layer(layer_data)
  File "/home/sea/Programs/generalized-phase-detection/generalized-phase-detection-master/venv/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/network.py", line 1029, in process_layer
    custom_objects=custom_objects)
  File "/home/sea/Programs/generalized-phase-detection/generalized-phase-detection-master/venv/lib/python2.7/site-packages/keras/layers/__init__.py", line 168, in deserialize
    printable_module_name='layer')
  File "/home/sea/Programs/generalized-phase-detection/generalized-phase-detection-master/venv/lib/python2.7/site-packages/keras/utils/generic_utils.py", line 149, in deserialize_keras_object
    return cls.from_config(config['config'])
  File "/home/sea/Programs/generalized-phase-detection/generalized-phase-detection-master/venv/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/base_layer.py", line 1103, in from_config
    return cls(**config)
  File "/home/sea/Programs/generalized-phase-detection/generalized-phase-detection-master/venv/lib/python2.7/site-packages/keras/legacy/interfaces.py", line 91, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "/home/sea/Programs/generalized-phase-detection/generalized-phase-detection-master/venv/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/input_layer.py", line 87, in __init__
    name=self.name)
  File "/home/sea/Programs/generalized-phase-detection/generalized-phase-detection-master/venv/lib/python2.7/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 529, in placeholder
    x = tf.placeholder(dtype, shape=shape, name=name)
AttributeError: 'module' object has no attribute 'placeholder'

我不知道这是否是一个问题行，但这行只是我在错误消息中的代码。（最后一行）

# load json and create model
    json_file = open('model_pol.json', 'r')
    loaded_model_json = json_file.read()
    json_file.close()
    model = model_from_json(loaded_model_json, custom_objects={'tf':tf})

如何运行程序没有错误代码？

【问题讨论】：

tf 是变量吗？因为它很可能也是 tensorflow 导入。
@Jeppe 我不知道，因为那不是我的代码，我只是几个小时前在 github 上的。

标签： python python-2.7 tensorflow keras

【解决方案1】：

当前 Keras 与 TensorFlow 2.0 不兼容（尚未发布稳定版，只是作为 beta 版），所以暂时不要尝试使用带有 tf 2.0 的官方 keras（使用 1.13 之类的稳定 tensorflow），或者使用@ 987654321@ 来自 tensorflow 2.0。

【讨论】：

好的，那我试试tensorflow 1.x版，再问一个错误信息。

【解决方案2】：

以下代码sn -p 强制安装tensorflow 1.x版本并提供兼容性。

%tensorflow_version 1.x 
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

【讨论】：

您应该解释为什么以及如何安装 1.x 来解决问题。

【解决方案3】：

Tensorflow 2 默认不使用占位符，因此不使用兼容模式就无法使用。

你可以做

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

但是，实际上，您可能希望将代码迁移到 best utelise v2。在此处查看官方指南：https://www.tensorflow.org/beta/guide/migration_guide

【讨论】：