为什么我得到AttributeError:模块'tensorflow‘没有属性'placeholder'？

AttributeError:模块'tensorflow'没有属性'placeholder'是因为在较新的版本的TensorFlow中，placeholder已经被弃用并移除了。在TensorFlow 2.0及以上版本中，使用tf.compat.v1.placeholder代替placeholder。

tf.compat.v1.placeholder是一个用于定义占位符的函数，它允许在构建计算图时指定输入数据的类型和形状。占位符可以在运行会话时通过feed_dict参数传递实际的数据。

以下是一个示例代码，展示如何使用tf.compat.v1.placeholder：

import tensorflow.compat.v1 as tf

# 定义占位符
input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10))

# 构建计算图
output = tf.reduce_sum(input_placeholder, axis=1)

# 创建会话并运行计算图
with tf.Session() as sess:
    # 通过feed_dict传递实际数据
    result = sess.run(output, feed_dict={input_placeholder: [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]})
    print(result)

在上述示例中，我们使用tf.compat.v1.placeholder定义了一个形状为(None, 10)的占位符，表示可以接受任意行数、10列的输入数据。然后，我们构建了一个计算图，对输入数据进行求和操作。最后，通过创建会话并使用feed_dict参数传递实际数据，我们可以运行计算图并得到结果。

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