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项目场景：

在使用 TensorFlow 框架实现深度学习应用时，可能会遇到以下错误：

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

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问题描述

在 TensorFlow 1.x 版本中，placeholder 函数用于创建占位符张量。然而，在 TensorFlow 2.x 版本中，placeholder 函数已被移除。如果你尝试在 TensorFlow 2.x 版本中运行以下代码：

import tensorflow as tf
self.x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_step, n_input])

出现报错：

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

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原因分析：

tensorflow版本问题

查看tensorflow版本

python
import tensorflow as tf
tf.__version__

(tensorflow) C:\Users\2020.8.30>python
Python 3.6.12 |Anaconda, Inc.| (default, Sep  9 2020, 00:29:25) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
2023-04-23 10:58:23.777544: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:59] Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found
2023-04-23 10:58:23.778459: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
>>> tf.__version__
'2.3.1'
>>>

当前tensorflow版本为2.3.1，而tensorflow 2.0版本去掉了placeholder。tensorflow 1.*版本才有placeholder。

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解决方案：

“向后兼容”。这种做法可以在新版本的TensorFlow中仍然使用旧的API，确保旧代码的兼容性。

将“x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_step, n_input])”

修改为“x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, n_step, n_input])”