R Tensorflow错误消息：py_get_attr_impl（x，name，silent）中的错误：AttributeError：模块'tensorflow'没有属性答案

【问题标题】：R Tensorflow error message: Error in py_get_attr_impl(x, name, silent) : AttributeError: module 'tensorflow' has no attributeR Tensorflow错误消息：py_get_attr_impl（x，name，silent）中的错误：AttributeError：模块'tensorflow'没有属性
【发布时间】：2021-02-26 01:45:26
【问题描述】：

我正在尝试遵循 R at 中的 tensorflow 示例

https://rpubs.com/fhernanb/TF_simple_linear_reg

但是我得到以下错误

> beta1 <- tf$Variable(tf$random_uniform(shape(1L), -10, 10), name="b1")

Error in py_get_attr_impl(x, name, silent) : 
  AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random_uniform'

当我运行配置诊断时，我得到以下信息（出于隐私原因更改了用户名）

> py_discover_config("tensorflow")
python:         /Users/MyUsername/tensorflow/bin/python
libpython:      /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/config-3.7m-darwin/libpython3.7.dylib
pythonhome:     /Users/MyUsername/tensorflow/bin/..:/Users/MyUsername/tensorflow/bin/..
virtualenv:     /Users/MyUsername/tensorflow/bin/activate_this.py
version:        3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 26 2018, 23:26:24)  [Clang 6.0 (clang-600.0.57)]
numpy:          /Users/MyUsername/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/numpy
numpy_version:  1.19.4
tensorflow:     /Users/MyUsername/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/tensorflow

python versions found: 
 /Users/MyUsername/tensorflow/bin/python
 /Users/MyUsername/tensorflow/bin/python3
 /usr/bin/python3
 /usr/local/bin/python3
 /usr/bin/python
 /Users/MyUsername/afdko_env/bin/python
 /Users/MyUsername/venv/bin/python
>

有人可以告诉我如何解决这个问题吗？

【问题讨论】：

你能用random.uniform代替random_uniform吗？
@TFer2 不幸的是，我收到了类似的错误消息：Error in py_get_attr_impl(x, name, silent) : AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random.uniform'
this 对您有帮助吗？
@TFer2 谢谢；这个函数是keras 库的一部分。当我输入它时，我得到<tensorflow.python.ops.init_ops_v2.RandomUniform> 作为输出。
我也可以找到在 R 中使用 tensorFlow 的任何其他示例

标签： python r python-3.x tensorflow

【解决方案1】：

您收到此 AttributeError 是因为当前 Tensorflow for R 支持中没有名称为 random_uniform 的属性。

请将random_uniform替换为tf$random$uniform，您的问题将得到解决。

完整的工作代码如下图

beta1 <- tf$Variable(tf$random$uniform(shape(1L), -10, 10), name="b1")

【讨论】：