名称 tf.Session 已弃用。请改用 tf.compat.v1.Session

Posted 2023-02-16

【中文标题】名称 tf.Session 已弃用。请改用 tf.compat.v1.Session

【英文标题】：The name tf.Session is deprecated. Please use tf.compat.v1.Session instead

【发布时间】：2019-11-11 04:54:36

【问题描述】：

我在我的 tensorflow 代码中收到以下弃用警告：

。

为什么我收到此警告 在 tensorflow 2.0 中会发生什么。而不是tf.session 可以用tf.compat.v1.Session吗

【参考方案1】：

为了让 TensorFlow 在 2.0 版中更加“Pythonic”，TF 2.0 在设计上没有 tf.Session。

TensorFlow 1.X 要求用户通过调用 tf.* API 手动将抽象语法树（图形）拼接在一起。然后它要求用户通过将一组输出张量和输入张量传递给 session.run() 调用来手动编译抽象语法树。

TensorFlow 2.0 急切地执行（就像 Python 通常那样），在 2.0 中，图形和会话应该感觉像是实现细节。

你可以使用：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

但是，这并不能让您利用 TensorFlow 2.0 中的许多改进。

The better solution is:

替换 tf.Session.run 调用：每个 tf.Session.run 调用都应替换为 Python 函数。 feed_dict 和 tf.placeholder 成为函数参数。 获取的数据成为函数的返回值。

【讨论】：

>>> tf.disable_v2_behavior() WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow_core/python/compat/v2_compat.py:65: disable_resource_variables (from tensorflow.python.ops.variable_scope) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: non-resource variables are not supported in the long term 今天：|