AttributeError: 模块 'tensorflow' 没有属性 'GraphDef' - Python

当你在使用TensorFlow时，你可能会遇到这个错误："AttributeError: 模块 'tensorflow' 没有属性 'GraphDef'"。这个错误通常是由以下几个原因造成的：

1. TensorFlow版本问题： 需要检查你使用的TensorFlow版本是否支持GraphDef。 如果你使用的是太新的版本，那么可能会有一些API改动。

2. API弃用： 可能你使用的API已经被弃用了，TensorFlow 官方文档非常详细，官方文档通常会记录哪些API已经被弃用或者哪些API被更新了，你可以去看看官方文档查找相关信息。

3. 模块未正确引入：如果你的代码中没有正确引入tensorflow，那么可能会出现 'tensorflow' 没有属性 'GraphDef' 错误。检查一下你的代码是否正确使用了import tensorflow语句。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：

1. 更新TensorFlow版本： 你可以尝试使用更新的TensorFlow版本， 目前TensorFlow 的最新版本是 v2.6.0 。你可以通过 pip install --upgrade tensorflow 来更新你的TensorFlow 版本。

2. 检查API是否被弃用： 在 TensorFlow 官方文档中查询相关信息， 遵循官方文档的建议来修改你的代码。 通常来说， API被弃用是为了提高稳定性和改进功能。

3. 确认模块正确引入： 确保你的代码正确引入了TensorFlow模块，你可以尝试在代码开头使用import tensorflow as tf来引入TensorFlow。

示例代码：

import tensorflow as tf

# build the graph
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,2])
b = tf.Variable(tf.zeros([2,3]))
c = tf.matmul(a,b)

# create a session to run the graph
sess = tf.Session()

# create GraphDef object
graph_def = tf.GraphDef()

# get the graph definition and import it
graph_def = sess.graph.as_graph_def()

# visualize the network graph
tf.train.write_graph(graph_def, './', 'train.pbtxt', as_text=True)

在以上示例代码中， 如果您遇到 'tensorflow' 没有属性 'GraphDef' 错误， 可以尝试更新TensorFlow 版本， 检查API是否被弃用以及确认是否正确引入TensorFlow模块。

返回的代码片段：

import tensorflow as tf

# build the graph
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,2])
b = tf.Variable(tf.zeros([2,3]))
c = tf.matmul(a,b)

# create a session to run the graph
sess = tf.Session()

# create GraphDef object
graph_def = tf.GraphDef()

# get the graph definition and import it
graph_def = sess.graph.as_graph_def()

# visualize the network graph
tf.train.write_graph(graph_def, './', 'train.pbtxt', as_text=True)

上述代码中，我们先定义了a，b，c三个TensorFlow 定义，然后创建了一个TensorFlow 会话sess来运行我们的计算图。接着我们创建了一个空的GraphDef对象graph_def，将定义在sess上的图导出到我们的graph_def中。最后通过使用tf.train.write_graph 以文本的形式可视化了整个图。