如何解决KNIME和Python集成错误TensorFlow Error

如何解决如何解决KNIME和Python集成错误TensorFlow Error

我是 KNIME 的新手，在尝试执行“KNIME 深度学习 - 训练 MNIST 分类器”示例时收到错误消息。我已经安装了 Anaconda、Python 3.7、TensorFlow 2.0.0 和 KNIME 扩展。

第一个是：

模块 'tensorflow' 没有属性 'placeholder' 回溯（大多数最近通话最后一次）：文件“”，第 21 行，在 AttributeError: 模块“tensorflow”没有属性“placeholder”

在那之后，我找到了一些教程，我在“DL Python Network Creator”中编辑了代码，如下所示：（我在注释第 3 行添加了一个 #，并添加了从 4 到 9 的行）

1  # variable name of the output network:  output_network
2
3  # import tensorflow as tf
4  import tensorflow.compat.v1 as tf
5  from TFModel import TFModel
6
7  tf.compat.v1.disable_eager_execution()
8  tf.disable_v2_behavior() 
9  sess = tf.compat.v1.Session()

input_shape = (None,28,1)
num_classes = 10

# Create a graph
graph = tf.Graph()

# Set the graph as default -> Create every tensor in this graph
with graph.as_default():

    # Create an input tensor
    x = tf.placeholder(tf.float32,shape=input_shape,name='input')
    
    # Define the graph
    # Convolutional Layer #1
    conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x,filters=32,kernel_size=[5,5],padding="same",activation=tf.nn.relu)

    # Pooling Layer #1
    pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1,pool_size=[2,2],strides=2)

    # Convolutional Layer #2 and Pooling Layer #2
    conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1,filters=64,activation=tf.nn.relu)
    pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2,strides=2)

    # Dense Layer
    pool2_flat = tf.reshape(pool2,[-1,7 * 7 * 64])
    dense = tf.layers.dense(inputs=pool2_flat,units=512,activation=tf.nn.relu)
    
    # Create an output tensor
    y = tf.layers.dense(dense,num_classes,activation=tf.nn.softmax,name='output')

# Create the output network
output_network = TFModel(inputs={'input': x},outputs={'output': y},graph=graph)

然后我收到了第二条错误消息（第 44 行 = 代码的最后一行）：

回溯（最近一次调用最后一次）：文件“”，第 44 行，在文件“C:\程序 Files\KNIME\plugins\org.knime.dl.tensorflow_4.2.0.v202006241028\py\TFModel.py",第 110 行，在 init 中 self._save_saved_model(self._sm_path) 文件“C:\Program Files\KNIME\plugins\org.knime.dl.tensorflow_4.2.0.v202006241028\py\TFModel.py”，第 130 行，在 _save_saved_model 中使用 tf.Session(graph=self.graph) 作为 sess: AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

我的问题是：我可以做些什么来解决这个问题，因为我已经尝试重新安装、更新、降级 tensorflow（以及许多其他操作），但没有任何帮助？

我还尝试通过 KERAS（使用 Keras Network Learner）执行示例，而不是将示例与 TensorFlow（使用 DL Python Network Learner）结合使用。

你有什么建议吗？

谢谢！！