placeholder, session 있는 문법은 tf 1.x의 문법이고 이걸 그대로 가져다 쓰려면 tf.compat.v1 모듈을 tensorflow로 써야함. 아니면 내용을 이해하고 tf 2.x 방식으로 리팩토링을 하던가..
자바땔감(coderhs)2022-04-13 16:38
답글
2.x 방식으로 리팩토링... 알겠습니다..
익명(seo5542)2022-04-13 16:42
답글
근데 tf1이랑 tf2랑 내부 모듈이 같은 이름이라도 달라서 리팩토링 불가능한 경우가 있음. 그냥 tf.compat.v1을 as tf로 땡겨서 똑같이 써 봐.
자바땔감(coderhs)2022-04-13 16:42
답글
일단 돌아가는 코드여야 리팩토링을 하건 말건 하지. 근데 기본 코드는 인터넷에 널려있으니 tf2 코드를 검색하는게 나을 수도 있음
자바땔감(coderhs)2022-04-13 16:43
답글
import tf.compat.v1 as tf 로 했는데 No module named ' tf '로 떠요..
익명(seo5542)2022-04-13 16:47
답글
난 이렇게 X, Y 선언까진 했음. 더 이상 찾아주긴 힘들다
import tensorflow
from tensorflow.compat import v1 as tf
tensorflow.compat.v1.disable_eager_execution()
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 4])
Y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])
placeholder, session 있는 문법은 tf 1.x의 문법이고 이걸 그대로 가져다 쓰려면 tf.compat.v1 모듈을 tensorflow로 써야함. 아니면 내용을 이해하고 tf 2.x 방식으로 리팩토링을 하던가..
2.x 방식으로 리팩토링... 알겠습니다..
근데 tf1이랑 tf2랑 내부 모듈이 같은 이름이라도 달라서 리팩토링 불가능한 경우가 있음. 그냥 tf.compat.v1을 as tf로 땡겨서 똑같이 써 봐.
일단 돌아가는 코드여야 리팩토링을 하건 말건 하지. 근데 기본 코드는 인터넷에 널려있으니 tf2 코드를 검색하는게 나을 수도 있음
import tf.compat.v1 as tf 로 했는데 No module named ' tf '로 떠요..
난 이렇게 X, Y 선언까진 했음. 더 이상 찾아주긴 힘들다 import tensorflow from tensorflow.compat import v1 as tf tensorflow.compat.v1.disable_eager_execution() X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 4]) Y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])
정말 고맙습니다.. 정말 ㅠㅠ
선형회귀에 텐서플로는 소잡는칼임
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html