在使用tensorflow2.x版本的时候，如果使用调用tensorflow1.x函数的代码时，常常会出现 module ‘tensorflow’ has no attribute ‘contrib’这样的问题，原因是tensorflow2.x废弃了很多tensorflow1.xAPI接口，本文针对常见的几种错误来使tf2.0不降版本也能运行代码
在报错的行数将tf.random_normal修改成tf.random.normal即可
修改前
w = tf.Variable(tf.random_normal([num_neurons[-1], 1]))
修改后
w = tf.Variable(tf.random.normal([num_neurons[-1], 1])
将前边的import tensorflow改成兼容处理的tensorflow.compat.v1，再禁用eager_execution
修改前
import tensorflow as tf
修改后
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
这个是比较麻烦的，因为tensorflow2.x版本已经没有contrib库，但是读者可以试试下面的方法，多尝试，笔者也是不断调试才解决了问题
首先用placeholder的方法，先修改 import tensorflow as tf 改成
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
BasicLSTMCell处理方法，DropoutWrapper和MultiRNNCell同理
cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units=units, forget_bias=0.9)
cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=units,forget_bias=0.9)
将 contrib.rnn改成 nn.rnn_cell
如果使用了static_rnn类似的，就把contrib.rnn改成nn即可
outputs, _ = tf.contrib.rnn.static_rnn(stacked_lstm_cells, inputs, dtype=tf.float32)
outputs, _ = tf.nn.static_rnn(stacked_lstm_cells, inputs, dtype=tf.float32)
Original: https://blog.csdn.net/jinyuehai/article/details/113280968
Author: 200-
Title: tf2.0不降版本也能完美解决module ‘tensorflow’ has no attribute ‘contrib’ 等类似的问题
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