TensorFlow 2运行nmt-chatbot时tf.contrib.training.HParams报错替代方案咨询

你遇到的报错是TensorFlow 2.x版本正式移除了旧版1.x中的contrib模块导致的，原有tf.contrib.training.HParams可通过以下三个方案替代：

• 方案1：最小改动替换内置类
  直接将原有代码中的tf.contrib.training.HParams替换为TF2内置的tf.keras.utils.HParams，其余代码不需要做任何调整，原有HParams的所有调用方法都可以正常兼容。
  修改后代码片段如下：

def create_hparams(flags):
 """Create training hparams."""
 return tf.keras.utils.HParams(
     # Data
     src=flags.src,
     tgt=flags.tgt,
     train_prefix=flags.train_prefix,
     dev_prefix=flags.dev_prefix,
     test_prefix=flags.test_prefix,
     vocab_prefix=flags.vocab_prefix,
     embed_prefix=flags.embed_prefix,
     out_dir=flags.out_dir,
     # 原有代码后面的其余参数直接原封不动保留即可

• 方案2：开启TF1兼容模式
  如果后续还会遇到大量TF1/2不兼容的报错，可以直接在项目入口文件的最开头添加以下两行代码，直接启用TensorFlow的1.x兼容模式，不需要修改包括HParams在内的任何原有代码：

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

• 方案3：使用独立hparams库
  如果不想依赖TensorFlow内置工具，可以单独安装官方拆分出的hparams工具包：
  pip install hparams
  之后修改导入逻辑即可，用法和原有HParams基本一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Icarus