模块“tensorflow_core._api.v2.train”没有属性“GradientDescentOptimizer”和“Tensor”对象在 python 上的 Tensorflow 2.0 中不可调用答案

【问题标题】：module 'tensorflow_core._api.v2.train' has no attribute 'GradientDescentOptimizer' and 'Tensor' object is not callable in Tensorflow 2.0 on python模块“tensorflow_core._api.v2.train”没有属性“GradientDescentOptimizer”和“Tensor”对象在 python 上的 Tensorflow 2.0 中不可调用
【发布时间】：2020-11-01 06:52:10
【问题描述】：

我在 tensorflow 2.0 中的这段代码有一个问题：

import tensorflow as tf
import numpy as np

w=tf.Variable(0, dtype=tf.float32)
cost=tf.add( tf.add(w**2,tf.multiply(-10.,w)),25)
#cost=w**2-10*w+25
train= tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cost)import tensorflow as tf
import numpy as np

------------------------------
Output:
---> 10 train= tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cost)

AttributeError: module 'tensorflow_core._api.v2.train' has no attribute 'GradientDescentOptimizer'

然后我尝试使用：tf.optimizers.SGD(0.01).minimize(cost)

import tensorflow as tf
import numpy as np

w=tf.Variable(0, dtype=tf.float32)
cost=tf.add( tf.add(w**2,tf.multiply(-10.,w)),25)
#cost=w**2-10*w+25

train= tf.optimizers.SGD(0.01).minimize(cost,var_list=[w])



TypeError: 'Tensor' object is not callable

请帮帮我，我正在学习 tensorflow。

【问题讨论】：

stackoverflow.com/questions/55682718/…

标签： python tensorflow keras tensorflow2.0

【解决方案1】：

我能够在 TF 2.x 中复制您的错误

import tensorflow as tf
import numpy as np

w=tf.Variable(0, dtype=tf.float32)
cost=tf.add( tf.add(w**2,tf.multiply(-10.,w)),25)
#cost=w**2-10*w+25
train= tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cost)

输出：

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-31-392f437c54ca> in <module>()
      5 cost=tf.add( tf.add(w**2,tf.multiply(-10.,w)),25)
      6 #cost=w**2-10*w+25
----> 7 train= tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cost)

AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'GradientDescentOptimizer'

为了在 TF2.x 中运行您的代码，首先您必须使用 tf.compat.v1.disable_v2_behavior() 禁用 V2 行为，并将 tf.train.GradientDescentOptimizer 替换为 tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer

下面的工作代码

import tensorflow as tf
import numpy as np

tf.compat.v1.disable_v2_behavior()

w=tf.Variable(0, dtype=tf.float32)
cost=tf.add( tf.add(w**2,tf.multiply(-10.,w)),25)
#cost=w**2-10*w+25
train= tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cost)

在 TF 2.3 中，要实现梯度下降，您可以使用 tf.keras.optimizers.SGD

【讨论】：

【解决方案2】：

你应该修改

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer

成为

optimizer = tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer

【讨论】：