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tensorflow报错：AttributeError: module ‘tensorflow._api.v2.compat.v1‘ has no attribute ‘Sessions‘，亲测有效
在用tensorflow的session模块报下面错误：
AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.compat.v1' has no attribute 'Sessions'
import tensorflow as tf
matrix1 = tf.constant([[3, 3]])
matrix2 = tf.constant([[2],
[2]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2) # matrix multiply np.dot(m1, m2)
# method 1
sess = tf.Session()
result = sess.run(product)
print(result)
sess.close()
查找资料得知是tensorflow版本更新导致的，解决方法如下：
step1 将sess = tf.Session()改成sess = tf.compat.v1.Session()
step2 在程序开始部分添加以下代码:
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
修改后的完整代码如下：
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
matrix1 = tf.constant([[3, 3]])
matrix2 = tf.constant([[2],
[3]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2) # matrix multiply np.dot(m1, m2)
# method 1
sess = tf.compat.v1.Session()
result = sess.run(product)
print(result)
sess.close()
运行结果如下：
参考链接：www.cnblogs.com/123456www/p…
TensorBoard报错：Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found
启动TensorBoard时，遇到无法加载动态库cudart64_101.dll；出现报错：未找到cudart64_101.dll。
首先，要特别注意的是该报错只针对GPU版的tessorflow,CPU版的可忽略，报错信息上写了，自己也是没注意，花费了较多时间。现在整理两种版本出现此类问题解决方案。
- CPU版
报错信息如下：注意红框提示
我们只需要到指定文件夹输入下列命令即可
tensorboard --logdir logs --bind_all
2.GPU版 网络上有很多此类解决方法，读者可以自行查阅。
最后可以通过tensorboard实现训练的可视化，如图：
小结
其实这些倒也都不难，就是一些小细节，希望大家都能够有所收获！！！
