RuntimeError: `set_session` is not available when using TensorFlow 2.0

Question

我有一个使用 Keras 和 Tensorflow 2.0 的应用程序。在我尝试设置操作间和内部操作线程的数量之前，它似乎一直有效。这是它的完成方式。

from keras import backend as K
# some irrelevant stuff

import tensorflow as tf

session_conf = tf.compat.v1.ConfigProto(inter_op_parallelism_threads=int(os.environ['NUM_INTER_THREADS']),
    intra_op_parallelism_threads=int(os.environ['NUM_INTRA_THREADS']))
sess = tf.compat.v1.Session(graph=tf.compat.v1.get_default_graph(), config=session_conf)
K.set_session(sess) #this is where it blows up.

到目前为止，环顾四周，我还没有发现任何表明这是错误的东西。我确实设置了 NUM_INTER_THREADS 和 NUM_INTRA_THREADS 环境变量（我有一个输出它们的打印，它们确实也是我设置的）。

版本信息：

张量流 2.1.0

tensorflow-base 2.1.0

tensorflow-estimator 2.1.0

喀拉斯 2.3.1

keras-应用程序 1.0.8

keras-base 2.3.1

keras-预处理 1.1.0

Answer 1

tf.compat.v1.keras.backend.set_session(
    session
)

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/keras/backend/set_session

在 tensorflow 2 keras 它在 tensorflow 中，所以你必须像 tf.compat 一样使用它。v1.keras

RuntimeError: `set_session` is not available when using TensorFlow 2.0

RuntimeError: `set_session` is not available when using TensorFlow 2.0

keras

tensorflow

tf.keras

tensorflow2.0