使用命令 \'from tensorflow.keras.models import Sequential\' 导入 Tensorflow 时出错答案

【问题标题】：Error while Tensorflow import using the command 'from tensorflow.keras.models import Sequential'使用命令 \'from tensorflow.keras.models import Sequential\' 导入 Tensorflow 时出错
【发布时间】：2022-12-24 01:07:57
【问题描述】：

无法导入名称 'pywrap_dtensor_device' 来自 'tensorflow.python' (C:\python3\lib\site-packages\tensorflow\python_在里面.py

【问题讨论】：

标签： tensorflow

【解决方案1】：

很容易有很多可能的方式，其中之一就是包含急切模式和非急切模式。

您可以为作业指定设备，因为具有基本配置的 Tensorflow 2.8 不需要 jobid *

他们管理日程安排，或者您可以使用经理。

[渴望模式]：

device_spec = DeviceSpec(device_type="GPU", device_index=0)
print( device_spec )
print( device_spec.to_string() )
with tf.device(device_spec.to_string()):
    my_var = tf.Variable(1.)
    squared_var = tf.square(my_var)
    print( squared_var )

[无渴望模式]：

tf.compat.v1.disable_eager_execution()
device_spec = DeviceSpec(job="1234", device_type="GPU", device_index=0)
print( device_spec )
print( device_spec.to_string() )
with tf.device(device_spec.to_string()):
    my_var = tf.Variable(1.)
    squared_var = tf.square(my_var)
    print( squared_var )

[ 输出 ]：

<tensorflow.python.framework.device_spec.DeviceSpecV2 object at 0x000001AB1149EBE0>
/job:1234/device:GPU:0
Tensor("Square:0", shape=(), dtype=float32, device=/job:1234/device:GPU:0)

【讨论】：

这是大多数人在更改版本时失败的不同之处。
这是您误解的另一个问题，您实际上没有回答。
感谢您的回复。不幸的是它没有用。
您需要指定更多信息，但一个原因是 Tensorflow 升级的版本可能不适用于旧版本。