AttributeError：模块“tensorflow”没有属性“reset_default_graph”答案

【问题标题】：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'AttributeError：模块“tensorflow”没有属性“reset_default_graph”
【发布时间】：2017-04-08 12:19:50
【问题描述】：

我已经安装了 TensorFlow 版本 r0.11。

在我的文件名cartpole.py我已经导入tensorflow：

 import tensorflow as tf

并使用它：

 tf.reset_default_graph()

尝试在 PyCharm 中运行我的项目时出现此错误：

in <module>
tf.reset_default_graph()
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'

我该如何解决这个错误？

【问题讨论】：

您能提供更多代码吗？我感觉你可能没有正确导入东西
或者你可能已经在项目中命名了一个文件tensorflow.py

标签： python tensorflow pycharm

【解决方案1】：

此功能已弃用。请改用tf.compat.v1.reset_default_graph()。

更新这不是唯一过时的功能。查看this answer 以获取发行说明和转换脚本。

【讨论】：

这正是接受的答案所说的，所以你的答案是多余的
在这个线程上？接受的答案表明可能存在另一个名为tensorflow.py 的文件。您可能的意思是我的答案与我链接到的线程中接受的答案一致。在这种情况下，它不是多余的（此处，在此页面上），因为它包含指向更健康解决方案的链接。
是的，你是对的，接受的答案实际上并没有解决问题，这是实际的答案

【解决方案2】：

你通常通过写来导入tensorflow，

import tensorflow as tf

您可能在项目中将一个文件命名为tensorflow.py，而import 语句正在从该文件导入。

或者，你可以试试这个，

from tensorflow.python.framework import ops
ops.reset_default_graph()

【讨论】：

我试过这个你的提示。但发生了这种情况：命令“python setup.py egg_info”失败，错误代码为 1 我使用过：pip install --upgrade setuptools 或 easy_install -U setuptools 但没有任何帮助。
我的文件名为 cartpole.py 我已导入：import tensorflow as tf 并使用 tf.reset_default_graph()我>
您应该将这些详细信息添加到您的问题中。我认为这是 PyCharm 特有的问题。您是否尝试过在不同的文件夹中打开 python 终端并输入 import tensorflow as tf; tf.reset_default_graph() ？
我已经解决了一个问题，谢谢！问题出在python版本中。它默认运行 2.7，当我的项目在 3.5.2 版本上运行时，当你运行像 python3 这样的项目然后使用 tensoreflow 时它运行良好，我也制作了 python 版本默认3.5.2
@magnp 我建议您为此编写自己的答案。使用 Python 3 对我也有帮助。

【解决方案3】：

我已经尝试并成功移除了属性错误

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
from tensorflow.keras.layers import MaxPool2D
from tensorflow.keras.layers import Flatten
from tensorflow.keras.layers import Dense

classifier = Sequential()

【讨论】：

【解决方案4】：

将您的导入更改为 tensorflow.keras 例如从 keras 导入顺序到从 tensorflow.keras 导入顺序

【讨论】：

【解决方案5】：

变化：

import keras.<something>.<something>

到：

import tensorflow.keras.<something>.<something>

'something' 是你要导入的模块

【讨论】：

【解决方案6】：

实际上，this answer 将解决所有与 TF 1.x 相关的问题。

通过使用以下方法在 TF 2.0 中获得类似 TF 1.x 的行为：

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

【讨论】：

【解决方案7】：

我正在添加此文本，以便像我这样的人 - 他们可能拥有 2018 年的旧代码，但使用 tensorflow 最新版本失败。

我的情况是，2018 年使用的版本是 1.x 截至撰写本文时，最新的是 2.x

所以，当我运行存储在 google colab 中的代码时，它实际上失败了，错误是找不到 tensorflow.contrib 模块

为此，您可以执行以下提到的魔法：

https://colab.research.google.com/notebooks/tensorflow_version.ipynb#scrollTo=NeWVBhf1VxlH

基本上在您的 jupyter notebook 单元中，只需在顶部的单独单元中运行

%tensorflow_version 1.x

我猜这会将您的 tensorflow 版本切换到 1.15.2

然后你的旧代码仍然会像魅力一样工作:)

【讨论】：

【解决方案8】：

这也可能导致您在错误的环境中运行代码。

我在我的~/tensorflow virtualenv 中安装了 tensorflow-gpu。

我可以在带有source ./tensorflow/bin/activate的环境中运行python3 code.py

但是当我在没有 virtualenv 的环境 ~ 中运行 python3 code.py 时，我有时可能会遇到类似

的问题

AttributeError: 模块 'tensorflow' 没有属性 'reset_default_graph'

或

AttributeError: 模块 'tensorflow' 没有属性 'Session'

还有一些人

【讨论】：

【解决方案9】：

而不是直接从keras导入

从 keras.layers 导入输入

从张量流导入

从 tensorflow.keras.layers 导入输入

我遇到了两次这个问题，上面的一个解决了我的问题

【讨论】：

这如何回答这个问题？

【解决方案10】：

下载 TensorFlow 的二进制版本解决了我的问题。

$ pip install --ignore-installed --upgrade "<URL>"

从下方根据您的系统选择正确的二进制 URL。
https://github.com/lakshayg/tensorflow-build

【讨论】：

谢谢！这种升级 tensorflow 的解决方案为我消除了错误。但我已经“卸载”并重新“安装”而不是 --upgrade 选项。

【解决方案11】：

如果您使用的是 tf 2.0 测试版，请确保您的所有 keras 导入都是 tensorflow.keras...任何 keras 导入都将采用假定 tensorflow 1.4 的标准 keras 包。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, InputLayer

【讨论】：