该问题是在tfv2环境下跑了tfv1的代码导致的，只需把v1的用法替换成v2留出的兼容用法即可： 用tf.compat.v1.nn.rnn_cell.RNNCell代替tf.nn.rnn_cell.RNNCell 参考：https://tensorflow ...

...

由于在tensorflow2中没有了tensorflow.contrib模块，所以 from tensorflow.contrib.rnn import RNNCell 会报错如下： ModuleNotFoundError: No module named ...

将 替换为： ...

这个傻逼问题真的搞得我很疲惫，再次重申Pytorch真香！！！！！！TF就是个垃圾！！！！ 好了，言归正传。 因为最近在搞毕设，接触了TF的网络，然后，因为版本的问题，一直有如题的问题出现，便记录一下自己的求解过程。 因为在旧版的tf中有关这个包作为contrib模块，它在 ...

tf.contrib.rnn.DropoutWrapper Defined in tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py. def __init__(self, cell, input_keep_prob=1.0, output_keep_prob ...

原因 tensorflow1.5版本过低，InputPipelineConfig从tensorflow1.9开始支持。 下面是官方api文档: 解决 ...

tf.sub()更改为tf.subtract() tf.mul()更改为tf.multiply() tf.types.float32更改为tf.float32 tf.pact()更改 ...