从tf 1.x到tf 2.6（遇到的就过来更新更新）

我用的是tensorflow 2.6

一般来说在tf 2.x中都可以使用tf.compat.v1.xxxxxx来替代原来tf 1.x中的tf.xxxxxx

如果报错，说函数没有，其实可以直接去github的tensorflow项目里搜索这个函数，看tensorflow里是怎么用的

这里列一列遇到的

tf 1.x：tf.contrib.layers.xavier_initializer

tf 2.6：tf.keras.initializers.glorot_normal

tf 1.x：tf.contrib.layers

tf 2.6：tf.keras.layers

tf 1.x：from tensorflow.contrib import tpu

tf 2.6：from tensorflow import tpu

tf 1.x：from tensorflow.contrib import data

tf 2.6：from tensorflow import data

tf 1.x：from tensorflow.contrib import metrics

tf 2.6：from tensorflow import metrics

tf 1.x: from tensorflow.contrib import cluster_resolver

tf 2.6: from tensorflow.python.distribute import cluster_resolver

tf 1.x: tf.contrib.layers.layer_norm

tf 2.6: tf.keras.layers.LayerNormalization

这两个函数实现不同，不能只是换个名字

Keras 2.2.5：from keras.optimizers import Adam

Keras 2.6.0：from keras.optimizer_v2.adam import Adam

Keras 2.2.5：from keras.utils import to_categorical

Keras 2.6.0：from keras.utils.np_utils import to_categorical

RuntimeError: When eager execution is enabled, var_list must specify a list or dict of variables to save

当eager execution开启的时候，loss应该是一个Python函数。
在Tensorflow 2.0 中，eager execution 是默认开启的。
所以，需要先关闭eager execution

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()