TensorFlow降级至1.15失败及contrib属性错误求助

首先咱们先理清楚问题的根源：

为什么会触发这个属性错误？ #

TensorFlow 2.x版本彻底移除了tf.contrib模块——这个模块原本是实验性功能的集合，后来里面的功能要么被整合进了TF核心库，要么迁移到了独立的第三方库，要么直接被废弃了。所以你在TF2环境里调用tf.contrib，肯定会报这个错。

降级到TF1.15失败的原因 #

你遇到的No matching distribution found错误，大概率是因为Python版本不兼容。TensorFlow 1.15只支持Python 3.5、3.6、3.7这三个版本，如果你的Python是3.8及以上，pip根本找不到对应版本的安装包，自然会报错。

接下来给你两种可行的解决思路，你可以根据自己的需求选择：

思路一：不降级，适配TensorFlow 2.x #

如果不想折腾Python版本，推荐直接把代码里依赖tf.contrib的部分替换成TF2的等效实现：

• 比如tf.contrib.layers里的全连接、正则化等功能，完全可以用tf.keras.layers替代；
• 循环神经网络相关的tf.contrib.rnn，可以改用tf.keras.layers.LSTM或GRU；
• 一些被移除的工具类，可以安装tensorflow-addons库，这个库保留了不少原tf.contrib里的实用功能：

  pip install tensorflow-addons
  

思路二：成功降级到TensorFlow 1.15 #

如果你的代码严重依赖tf.contrib且改造成本太高，那必须调整Python版本，建议用虚拟环境隔离，避免影响其他项目：

1. 创建Python3.7的虚拟环境（这里以venv为例，用conda也可以）：

   # 先确保你安装了Python3.7
   python3.7 -m venv tf1.15_env
   

2. 激活虚拟环境：
   • Linux/macOS：

     source tf1.15_env/bin/activate
     

   • Windows：

     tf1.15_env\Scripts\activate
     

3. 在激活的环境里安装TF1.15：

   pip install tensorflow==1.15
   

4. 验证一下：

   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)  # 应该显示1.15.x
   print(tf.contrib)  # 不会再报错
   

额外提醒 #

如果你的电脑是Apple Silicon（M1/M2/M3系列芯片），TensorFlow 1.x本身不支持arm64架构，这种情况下只能选思路一，适配TF2.x或者用TensorFlow Addons。

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