低版本tensorflow关于contrip问题

报错：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrip'
在训练模型过程中，由于代码较老，使用的是低版本tensorflow，代码片段中有如下片段

按照网上资料，我已经将tensorflow版本降到1.10.0，甚至该换了1.15.0等低版本，但是仍然有报错：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrip'，所以请问我该怎么进行下一步，如果是要该换高版本tensorflow，那如图片段调用该进行怎样的修改呢？

基于Monster 组和GPT的调写：

问题出在代码中使用了不存在的tensorflow.contrip模块，这个模块在较新的TensorFlow版本中也不存在，因此将TensorFlow版本降至1.10.0或1.15.0并不能解决问题。相反，这可能导致其他依赖于较新TensorFlow功能的代码出现问题。

可能的解决方法是查找并替换使用tensorflow.contrip模块的代码，或者升级使用较新版本的TensorFlow，并相应地修改代码。如果确实需要使用tensorflow.contrib模块，可以考虑使用TensorFlow 1.14.0版本，因为在该版本中tensorflow.contrib模块仍然存在。

另外，在提供的代码中似乎存在一些拼写错误，例如tf.contrip应该是tf.contrib，xavier-initializer()应该是xavier_initializer()等。可以检查一下代码中是否存在这样的错误，也许这也是导致问题的原因之一。

该回答内容部分引用GPT，GPT_Pro更好的解决问题
如果你使用的是低版本的Tensorflow，那么就需要改用一些旧版本的API，这样就能够避免报错。例如，在Tensorflow 1.10.0中，contrip函数不存在，而它在Tensorflow1.14.0中被取代成了tf.compat.v1.contrib.

因此，如果是使用低版本Tensorflow，我们就需要对代码进行相应的修改：

# TensorFlow 1.10.0
import tensorflow as tf
# TensorFlow 1.14.0 or higher
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

之后，contrib函数可以改为tf.compat.v1.contrib. 就可以正常运行。
如果回答有帮助，望采纳。

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
在 TensorFlow 1.10.0 中，contrib 模块已经被弃用并移除了，所以在该版本中无法使用 tensorflow.contrib。可能是因为你的代码中仍在使用 tensorflow.contrib 相关的函数或模块导致了该错误。
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如果你使用的是 Tensorflow 1.10.0，建议修改你的代码，避免使用 tensorflow.contrib，而使用 TensorFlow 核心模块中提供的替代函数或模块。
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如果你的代码中确实需要使用 tensorflow.contrib 中的函数或模块，建议升级 TensorFlow 到更高版本。在 TensorFlow 2.0 及之后的版本中，contrib 模块已被重新引入，可以使用 tensorflow.compat.v1.contrib 来调用相关函数或模块。
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具体来说，如果你需要使用 tensorflow.contrib.layers.flatten() 函数，可以考虑使用 TensorFlow 核心模块中的 tf.keras.layers.Flatten() 来代替。或者升级到 TensorFlow 2.x，并使用 tensorflow.compat.v1.contrib.layers.flatten()。

该回答引用ChatGPT

该错误通常是因为使用的TensorFlow版本较旧，没有提供contrip模块。

在TensorFlow 2.0及以上的版本中，Contrip模块已被重命名为math。因此，如果您正在使用TensorFlow 2.0及以上版本，则应该将所有contrip相关的代码替换为math。例如，原来的代码：

import tensorflow as tf
x = tf.contrip.matmul(a, b)

应该替换为：

import tensorflow as tf
x = tf.math.matmul(a, b)

如果您正在使用TensorFlow 1.x版本，则可以尝试安装TensorFlow Contrib库，这是一个TensorFlow官方提供的扩展库，其中包含了一些实验性的模块，包括Contrip模块。您可以使用以下命令安装TensorFlow Contrib：

pip install tensorflow-contrib==1.15

请注意，TensorFlow Contrib模块已在TensorFlow 2.0及以上版本中被弃用，并且可能不再受到支持。因此，如果您的应用程序需要使用Contrib模块，则应尽快考虑升级到TensorFlow 2.0及以上版本。

参考GPT和自己的思路，根据您提供的代码，报错的原因可能是因为您使用的tensorflow版本太低，导致contrip模块未被支持。在tensorflow 1.10.0中，没有contrip模块，因此您需要将该模块相关的代码进行修改。

如果您想要将代码升级到高版本的tensorflow，则可以考虑使用tensorflow的官方迁移指南，具体方法可以参考以下步骤：

1 首先，您需要将tensorflow版本升级到最新的版本。您可以使用pip命令升级tensorflow：pip install --upgrade tensorflow。

2 接下来，您需要找出原来代码中使用了contrip模块的地方，并将其替换为新的API或模块。例如，tf.contrib.layers已经被tf.keras.layers替换，您可以将tf.contrib.layers替换为tf.keras.layers，或者使用其他已经被支持的API。

3 如果您使用的是自定义的函数或类，则需要将其更新为兼容新版本的tensorflow API。您可以参考tensorflow的官方文档或代码示例，以便快速了解如何修改代码。

4 最后，您需要进行测试和调试，确保代码在新版本的tensorflow中能够正常运行。

在高版本的TensorFlow中，tf.contrib 被标记为已弃用(deprecated)。如果您的代码中使用了 tf.contrib，需要进行如下修改：

从相应的模块中导入需要使用的方法或函数，例如：

from tensorflow.keras.initializers import GlorotUniform
from tensorflow.keras.layers import LSTMCell

使用TensorFlow中的替代方案，例如：
tf.contrib.layers.xavier_initializer可以替换为 tf.keras.initializers.GlorotUniform。

tf.contrib.rnn.LayerNormBasicLSTMCell可以替换为 tf.compat.v1.nn.rnn_cell.LayerNormBasicLSTMCell。

注意：替代方案并不一定完全等价于原来的方法，可能需要根据具体情况进行调整。

另外，需要注意的是在高版本的TensorFlow中，一些函数的参数名称和使用方式可能有所改变，需要参考新版本的API文档进行调整。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：tensorflow版本升级引起的错误
• 除此之外, 这篇博客: 成功解决AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘contrib‘中的 T2、在tensorflow2.0版本中直接在顶端添加以下代码 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

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

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

如果你使用的tf版本太低，可能无法找到所需的 contrib 模块，因此会出现 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrip' 的错误。解决这个问题的一种方法是尝试升级到更高版本的tf。如果您仍然想使用低版本tf，则可以尝试在代码中使用适当的替代方案来代替 contrib 模块中的功能

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
根据您的描述，此错误可能是由于使用了已弃用的TensorFlow.contrib模块所致。在TensorFlow 2.0之后的版本中，TensorFlow.contrib模块已被移除。

解决方案是将代码中使用TensorFlow.contrib的部分替换为TensorFlow中的等效实现或者使用适用于所使用TensorFlow版本的TensorFlow.contrib版本。与您提供的代码片段相关的TensorFlow.contrib部分可能是损坏的或不再实用，您可以考虑参考新版本TensorFlow的文档和代码示例进行修改。

如果您仍然需要使用低版本的TensorFlow，可以通过以下方式安装TensorFlow.contrib：

pip install tensorflow==1.10
pip install tensorflow-hub==0.1.0
pip install tf_slim==1.0
pip install tensorflow_probability==0.5
pip install tensorflow-gan==1.0
pip install tensorflow-datasets==1.0.1
pip install tensor2tensor==1.1.4
pip install keras==2.1.6
pip install keras-applications==1.0.4
pip install keras-preprocessing==1.0.2

不过，请注意，这种方法不是官方推荐的解决方案，因为TensorFlow.contrib在将来的版本中可能会被删除，您的代码将无法适应新的版本。

代码修改方面，如果您可以提供更详细的信息和代码示例，我们将能更好地帮助您。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

你用的应该是tensorflow2.0了，因为tensorflow2.x版本已经没有contrib库，你可以试试下面的方法
首先用placeholder的方法，先修改import tensorflow as tf 改成

首先，您可以尝试更新您的TensorFlow版本，以使用更新的API。您可以使用以下命令更新TensorFlow：
pip install --upgrade tensorflow
然后，您需要更新代码片段中的API调用，以使用新版本的TensorFlow API。例如，您可以将tf.contrib.layers.xavier_initializer()替换为tf.keras.initializers.GlorotUniform()，将tf.contrib.rnn.LayerNormBasicLSTMCell替换为tf.keras.layers.LSTMCell，等等。