TensorFlow2.x运行ProGAN报错：module 'tensorflow' has no attribute 'get_variable'

报错里的<string>行179的G_paper函数，不是你本地networks.py里的代码，而是从你加载的pickle模型文件里反序列化出来的。原模型是用TensorFlow1.x训练保存的，序列化时把模型构建函数的代码也存在了pickle里，这些代码里的tf.get_variable没有加compat.v1前缀，所以加载时调用了TF2里不存在的API。

临时修复（最快见效） #

在import_example.py的最开头添加以下代码：

import tensorflow as tf
# 把tf.get_variable映射到compat.v1版本，兼容pickle里的旧代码
tf.get_variable = tf.compat.v1.get_variable

或者直接切换到TF1兼容模式运行：

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

注意：如果用兼容模式，后续代码里的TF2 API可能需要调整，但对你的场景来说，优先保证模型能加载。

彻底解决（适合有训练条件的情况） #

如果能重新训练模型，用你升级后的TF2版本代码重新训练，保存新的pickle模型，这样后续加载就不会有API兼容问题。

补充检查 #

打开生成的report.txt，看看有没有遗漏处理的.py文件，比如某些被import的隐藏模块或者配置文件，确保所有TF1 API都被升级工具处理了。不过这个问题核心还是pickle模型里的旧代码，所以优先前两个办法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者IcecreamArtist