AttributeError：模块“张量流”没有属性“值”答案

【问题标题】：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'value'AttributeError：模块“张量流”没有属性“值”
【发布时间】：2020-03-10 09:28:18
【问题描述】：

我正在自定义数据集中训练 pytorch-yolov3。我准备了所有必需的 txt、数据和名称文件。

在运行以下命令时：

python3 train.py --model_def config/yolov3.cfg --data_config config/custom.data

我收到以下错误：

Warning: indexing with dtype torch.uint8 is now deprecated, please use a dtype torch.bool instead. (expandTensors at /pytorch/aten/src/ATen/native/IndexingUtils.h:20)
Warning: indexing with dtype torch.uint8 is now deprecated, please use a dtype torch.bool instead. (expandTensors at /pytorch/aten/src/ATen/native/IndexingUtils.h:20)
Traceback (most recent call last):
  File "train.py", line 136, in <module>
    logger.list_of_scalars_summary(tensorboard_log, batches_done)
  File "/home/sudip/torch/PyTorch-YOLOv3/utils/logger.py", line 16, in list_of_scalars_summary
    summary = tf.summary(value=[tf.summary.Value(tag=tag, simple_value=value) for tag, value in tag_value_pairs])
  File "/home/sudip/torch/PyTorch-YOLOv3/utils/logger.py", line 16, in <listcomp>
    summary = tf.summary(value=[tf.summary.Value(tag=tag, simple_value=value) for tag, value in tag_value_pairs])
AttributeError: module 'tensorboard.summary._tf.summary' has no attribute 'Value'

这是logger.py文件：

import tensorflow as tf 
class Logger(object):
    def __init__(self, log_dir):
        self.writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir)

    def scalar_summary(self, tag, value, step):
        """Log a scalar variable."""
        summary = tf.summary(value=[tf.summary.Value(tag=tag, simple_value=value)])
        self.writer.add_summary(summary, step)

    def list_of_scalars_summary(self, tag_value_pairs, step):
        """Log scalar variables."""
        summary = tf.summary(value=[tf.summary.Value(tag=tag, simple_value=value) for tag, value in tag_value_pairs])
        self.writer.add_summary(summary, step)

有解决这个问题的想法或建议吗？

任何帮助将不胜感激。

谢谢

【问题讨论】：

您确定您发布了正确的文件吗？错误是抱怨您在list_of_scalars_summary 中调用tf.value，但提供的代码正确调用tf.summary.Value
对不起，现在我添加了从开源获得的正确文件。仍然显示相同的错误。

标签： python tensorflow deep-learning pytorch yolo

【解决方案1】：

将您的logger.py 文件更新为实际从train.py 调用的版本后，出现错误

AttributeError: module 'tensorboard.summary._tf.summary' has no attribute 'Value'

发生。这可能是因为您使用的是 tensorflow 2.1.0，而来自开源项目的 logger.py 脚本使用具有不同 API 的早期版本的 tensorflow。

【讨论】：

我编辑了它并更新了我的问题。仍然给我同样的错误。有办法解决这个问题吗？
您使用的是哪个版本的 Tensorflow？从documentation 开始，标量摘要将使用tf.summary.scalar 编写。
我使用的是 2.1.0。我还尝试用tf.compat.v1.summary 替换tf.summary，但没有解决我的问题。
是这样想的。如果你说logger.py 文件来自一个开源项目，我希望它被设计为使用早期版本的 Tensorflow。您可能想尝试更新 2.1.0 的脚本。
您可以使用您尝试解决问题所采取的步骤来更新您的问题，例如使用tf.compat.v1.summary 以及为什么它们不起作用。

【解决方案2】：

在最新版本的 TensorFlow 中，你应该修改 logger.py 如下：

import tensorflow as tf


class Logger(object):
    def __init__(self, log_dir):
        """Create a summary writer logging to log_dir."""
        self.writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir) 

    def scalar_summary(self, tag, value, step):
        """Log a scalar variable."""
        with self.writer.as_default():
            tf.summary.scalar(tag, value, step=step)
            self.writer.flush()

    def list_of_scalars_summary(self, tag_value_pairs, step):
        """Log scalar variables."""
        with self.writer.as_default():
            for tag, value in tag_value_pairs:
                tf.summary.scalar(tag, value, step=step)
            self.writer.flush()

【讨论】：

【解决方案3】：

改变

summary = tf.summary(value=[tf.summary.Value(tag=tag, simple_value=value)])

到

summary = tf.summary.scalar(tag=tag, simple_value=value)

【讨论】：