該問題是在tfv2環境下跑了tfv1的代碼導致的，只需把v1的用法替換成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 參考：https://tensorflow ...

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由於在tensorflow2中沒有了tensorflow.contrib模塊，所以 from tensorflow.contrib.rnn import RNNCell 會報錯如下： ModuleNotFoundError: No module named ...

將 替換為： ...

這個傻逼問題真的搞得我很疲憊，再次重申Pytorch真香！！！！！！TF就是個垃圾！！！！ 好了，言歸正傳。 因為最近在搞畢設，接觸了TF的網絡，然后，因為版本的問題，一直有如題的問題出現，便記錄一下自己的求解過程。 因為在舊版的tf中有關這個包作為contrib模塊，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版本過低，InputPipelineConfig從tensorflow1.9開始支持。 下面是官方api文檔: 解決 ...

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