tensorflow.contrib安装

TensorFlow.contrib 安装指南 TensorFlow.contrib 是 TensorFlow 的一个子项目，提供了一些高级的功能和工具。然而，在 TensorFlow 2.0 中，contrib 模块已经被弃用。因此，安装 TensorFlow.contrib 并不是一个简单的任务。在本文中，我们将指导您如何安装 TensorFlow.contrib。 卸载原有的 TensorFlow 在安装 TensorFlow.contrib 之前，需要卸载原有的 TensorFlow 和相关的依赖包。否则，可能会导致安装失败或版本冲突。使用 pip 命令卸载 TensorFlow 和相关的包，如下所示： ``` pip uninstall tensorflow pip uninstall tensorboard pip uninstall tensorflow-estimator pip uninstall keras-applications pip uninstall keras-preprocessing ``` 安装 TensorFlow.contrib 安装 TensorFlow.contrib 需要使用 conda 命令。需要激活自己的conda 环境，然后使用 conda search 命令来查找可用的 TensorFlow 版本： ``` conda search tensorflow-gpu ``` 选择合适的版本，然后使用 conda install 命令安装 TensorFlow.contrib： ``` conda install tensorflow-gpu==1.14.0 ``` 验证 TensorFlow.contrib 的安装 安装完成后，可以使用 Python 代码来验证 TensorFlow.contrib 是否安装成功： ``` import tensorflow as tf print(tf.__version__) tf.test.is_gpu_available() ``` 如果安装成功，应该能够正确地输出 TensorFlow 的版本号和 GPU 的可用性。 解决兼容性问题 在 TensorFlow 2.0 中，contrib 模块已经被弃用。因此，需要使用兼容的方式来使用 TensorFlow 1.0 的代码。在 Python 代码中，需要将 import 语句修改为： ``` import tensorflow.compat.v1 as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() ``` 然后，可以继续执行代码，并检查是否出现任何错误。如果出现了 No module named 'tensorflow.xxx' 类似的错误，可以检查代码文件的开头 import 语句，并修改为compatible 的方式。 解决包的移除问题 在 TensorFlow 2.0 中，一些包已经被移除。例如，tensorflow.contrib.layers.fully_connected 包已经被删除。可以使用 tf_slim 包来代替： ``` pip install tf-slim ``` 然后，在代码中导入 tf_slim 包： ``` import tf_slim as tf_layers ``` 可以将原来的代码修改为： ``` import tensorflow.contrib.layers as tf_layers tf_layers.fully_connected(xxxx) ``` 改为： ``` import tf_slim as tf_layers tf_layers.fully_connected(xxxx) ``` 此外，还需要注意一些包的名称已经改变，例如 tf.random_normal 已经被改名为 tf.random.normal。 安装 TensorFlow.contrib 需要卸载原有的 TensorFlow，安装合适的版本，并解决兼容性问题和包的移除问题。