Google Research的Mol_dqn在Colab无法运行，遇tensorflow.contrib缺失问题

为什么之前的尝试无效 #

Colab已彻底移除对TensorFlow 1.x版本的官方支持，无论是指定%tensorflow_version 1.x还是手动卸载重装旧版TF，都会被环境限制拦截，所以必须换其他思路。

可行解决方案 #

方案1：使用TensorFlow 2.x的兼容模式快速适配

TensorFlow 2.x提供了tf.compat.v1模块兼容TF1代码，无需大规模重写，只需做以下调整：

1. 替换所有TensorFlow导入语句：

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

2. 替换tensorflow.contrib相关调用：
   • tf.contrib.layers.fully_connected替换为tf.compat.v1.layers.dense
   • tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell替换为tf.compat.v1.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell
   • 其他contrib模块可查找tf.compat.v1下的对应替代项，大部分常用功能都有兼容实现

这种方法能快速让原有代码在TF2环境下运行，但可能会遇到少量兼容性问题，需针对报错逐一调整。

方案2：完全升级代码到TensorFlow 2.x原生API

如果要长期维护代码，建议彻底迁移到TF2原生框架：

• 移除所有tf.Session、tf.Graph相关代码，改用TF2即时执行模式
• 用tf.keras.layers替代tf.contrib.layers的层定义，比如用tf.keras.layers.Dense替换全连接层，tf.keras.layers.LSTM替换循环层
• 用tf.GradientTape实现自动微分，替代TF1的optimizer.minimize训练逻辑
• 替换tf.contrib中的工具函数，用TF2原生的损失函数、评估指标替代

这种方案工作量较大，但能获得TF2的性能优化和长期维护支持，更符合当前TensorFlow开发规范。

方案3：搭建独立TF1环境

如果不想修改代码，可放弃Colab，改用本地Python环境安装TensorFlow 1.5（或代码要求的具体版本），或者在云平台创建自定义虚拟机，手动配置TF1.x环境后运行代码。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CCullen