AttributeError：模块“ tensorflow.contrib.learn.python.learn.ops”没有属性“ split_squeeze”

Question

我正在使用lstm预测器进行时间序列预测。

regressor = skflow.Estimator(model_fn=lstm_model(TIMESTEPS, RNN_LAYERS, DENSE_LAYERS))

validation_monitor = learn.monitors.ValidationMonitor(X['val'], y['val'],
                                                      every_n_steps=PRINT_STEPS,
                                                      early_stopping_rounds=1000)

regressor.fit(X['train'], y['train'], monitors=[validation_monitor])

但是在执行regressor.fit时，出现标题所示的错误，需要帮助。

Answer 1

我了解您的代码在初始化估算器时会从文件lstm_predictor.py导入lstm_model 。 如果是这样，则问题是由以下行引起的：

x_ = learn.ops.split_squeeze(1, time_steps, X)

正如该仓库的README.md所说， Tensorflow API发生了显着变化 。 函数split_squeeze似乎也已从tensorflow.contrib.learn.python.ops模块中删除。 该存储库中已讨论了此问题，但是自两年以来，该存储库中未进行任何更改！

但是，您只需将其替换为tf.unstack即可 。 因此，只需将行更改为：

x_ =  tf.unstack(X, num=time_steps, axis=1)

这样我就可以解决问题了。