tensorflow2.0 - tf.contrib.layers.optimize_loss 在 2.1 版中不起作用 有什么可以替代的吗？

Question

with tf.control_dependencies(update_ops):
    train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(
        loss=loss,
        global_step=global_step,
        learning_rate=params['lr'],
        optimizer=(params['optimizer']),
        update_ops=update_ops,
        clip_gradients=params['clip_gradients'],
        summaries=[
            "learning_rate",
            "loss",
            "global_gradient_norm",
        ]
    )

在 Tensorflow 2.1 版中使用它时出现错误
我想知道是否可以用其他对我有用的东西替换 contrib。

错误 - AttributeError：模块“tensorflow”没有属性“contrib”

标签： tensorflow2.0

Answer 1

您可以将其替换为 tf_slim 中的 optimize_loss。

import tf_slim as slim
train_op = slim.optimize_loss(...)

这是github存储库的链接