问题提出：

在使用学习深度学习的过程中，经常会碰到v1版本代码的书，而新版本python适配的TensorFlow又是v2版本，直接导入tensorflow（如下面代码）

import tensorflow as tf g1=tf.Graph() with g1.as_default(): a=tf.get_variable('a',[2],initializer=tf.ones_initializer()) b = tf.get_variable('b', [2], initializer=tf.zeros_initializer()) with tf.Session(graph=g1) as sess: tf.global_variables_initializer().run() with tf.variable_scope("",reuse=True): print(sess.run(tf.get_variable('a'))) print(sess.run(tf.get_variable('b')))

会出现：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute 'get_variable’的报错。

解决方案1：

卸载v2版本TensorFlow，重新下载v1版本TensorFlow，同时适配各类软件及软件包，较为麻烦。由于v2都能配置好，卸掉重新配置v1版本也不是什么问题。因此在这里不予讨论。

解决方案2：

禁止v2版本的代码，使用v1版本的代码。只需要把第一行修改成

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior()

即使在编译器中出现红线（本人的pycharm），也没关系。 再运行程序就没有问题了

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() g1=tf.Graph() with g1.as_default(): a=tf.get_variable('a',[2],initializer=tf.ones_initializer()) b = tf.get_variable('b', [2], initializer=tf.zeros_initializer()) g2=tf.Graph() with g2.as_default(): a=tf.get_variable('a',[2],initializer=tf.zeros_initializer()) b = tf.get_variable('b', [2], initializer=tf.ones_initializer()) with tf.Session(graph=g1) as sess: tf.global_variables_initializer().run() with tf.variable_scope("",reuse=True): print(sess.run(tf.get_variable('a'))) print(sess.run(tf.get_variable('b'))) with tf.Session(graph=g2) as sess: tf.global_variables_initializer().run() with tf.variable_scope("",reuse=True): print(sess.run(tf.get_variable('a'))) print(sess.run(tf.get_variable('b')))

输出结果：