学习日记：tensorflow版本差异遇到的问题
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网上有很多开源代码使用tensorflow1.x，在学习过程中遇到了一些版本差异带来的问题。
1.调用库时遇到的问题
下面是一段代码：
from keras.optimizers import SGD,RMSprop,Adam在tensorflow2.x版本上会报错，表示在keras中找不到这些函数
其实原因是tensorflow2.x版本兼容了keras，需要进行修改
from tensorflow.keras.optimizers import Adam,RMSprop,SGD修改成这样以后就能成功运行了
2.model.compile()函数中遇到的问题
源代码是这样的：
model.compile(optimizer='Adam', loss=['categorical_crossentropy'],metrics=[f1])在运行代码时出现错误提示，具体错误信息指出模块'tensorflow'缺少属性'is_nan'，感到困惑不解。
当我定位到对应行的代码时
metrics=["accuracy"]3.module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'
placeholder是tensorflow1.x里面的，2.x版本不兼容，尝试了网上的办法：
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()尽管程序运行中仍然出现错误,该错误提示 module 'tensorflow' does not have the attribute 'placeholder'
解决办法 ：安装tensorflow1.x版本可以不再显示这个报错
4.pip指令下载tensorflow报错
通过pip命令安装tensorflow时，在运行过程效率低下，并且在连接过程中容易出现错误。
这时候可以采用清华大学的镜像地址：
pip3 install tensorflow==x.x.x -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplex.x.x表示你想要安装的版本
作为一名刚开始接触该领域的新人，在此表示对以上内容可能存在的不足之处表示诚挚的感谢！希望能得到各位前辈和同行朋友的支持与指导。
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