TensorFlow2.0で消滅したplaceholderの代わりになるものがわからない

Question

今TensorFlow公式のチュートリアルを実行しているのですが、自分が使っているTensorFlow2.0には存在しない「placeholder」が使われており、進みません。

発生している問題・エラーメッセージ

---

AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-160ddb0d1902> in <module>
----> 1 x = tf.placeholder(tf.zeros([None,784]))

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'

該当のソースコード

linux
ubuntu18.04.3
Python3.6.8-TensorFlow2.0-gpu
NVIDIA-SMI 430.50
Driver Version: 430.50
CUDA Version: 10.1
``

tf.TensorSpecを試してみましたが以下のようなエラーが出

import tensorflow as tf

from tensorflow import keras

​from matplotlib import pyplot as plt

from matplotlib import cm

import numpy as np

(trainX,trainY),(testX,testY) = keras.datasets.mnist.load_data()

w = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))

b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

x = tf.TensorSpec([None], tf.float32)

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, w)+b)

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-9ff920be21e1> in <module>
----> 1 y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, w)+b)

~/anaconda3/envs/myenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/util/dispatch.py in wrapper(*args, **kwargs)
    178     """Call target, and fall back on dispatchers if there is a TypeError."""
    179     try:
--> 180       return target(*args, **kwargs)
    181     except (TypeError, ValueError):
    182       # Note: convert_to_eager_tensor currently raises a ValueError, not a

~/anaconda3/envs/myenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/ops/math_ops.py in matmul(a, b, transpose_a, transpose_b, adjoint_a, adjoint_b, a_is_sparse, b_is_sparse, name)
   2693     if context.executing_eagerly():
   2694       if not isinstance(a, (ops.EagerTensor, _resource_variable_type)):
-> 2695         a = ops.convert_to_tensor(a, name="a")
   2696       if not isinstance(b, (ops.EagerTensor, _resource_variable_type)):
   2697         b = ops.convert_to_tensor(b, name="b")

~/anaconda3/envs/myenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py in convert_to_tensor(value, dtype, name, preferred_dtype, dtype_hint)
   1182   preferred_dtype = deprecation.deprecated_argument_lookup(
   1183       "dtype_hint", dtype_hint, "preferred_dtype", preferred_dtype)
-> 1184   return convert_to_tensor_v2(value, dtype, preferred_dtype, name)
   1185 
   1186 

~/anaconda3/envs/myenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py in convert_to_tensor_v2(value, dtype, dtype_hint, name)
   1240       name=name,
   1241       preferred_dtype=dtype_hint,
-> 1242       as_ref=False)
   1243 
   1244 

~/anaconda3/envs/myenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py in internal_convert_to_tensor(value, dtype, name, as_ref, preferred_dtype, ctx, accept_composite_tensors)
   1294 
   1295     if ret is None:
-> 1296       ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref)
   1297 
   1298     if ret is NotImplemented:

~/anaconda3/envs/myenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/framework/constant_op.py in _constant_tensor_conversion_function(v, dtype, name, as_ref)
    284                                          as_ref=False):
    285   _ = as_ref
--> 286   return constant(v, dtype=dtype, name=name)
    287 
    288 

~/anaconda3/envs/myenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/framework/constant_op.py in constant(value, dtype, shape, name)
    225   """
    226   return _constant_impl(value, dtype, shape, name, verify_shape=False,
--> 227                         allow_broadcast=True)
    228 
    229 

~/anaconda3/envs/myenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/framework/constant_op.py in _constant_impl(value, dtype, shape, name, verify_shape, allow_broadcast)
    233   ctx = context.context()
    234   if ctx.executing_eagerly():
--> 235     t = convert_to_eager_tensor(value, ctx, dtype)
    236     if shape is None:
    237       return t

~/anaconda3/envs/myenv/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/framework/constant_op.py in convert_to_eager_tensor(value, ctx, dtype)
     94       dtype = dtypes.as_dtype(dtype).as_datatype_enum
     95   ctx.ensure_initialized()
---> 96   return ops.EagerTensor(value, ctx.device_name, dtype)
     97 
     98 

ValueError: Attempt to convert a value (TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.float32, name=None)) with an unsupported type (<class 'tensorflow.python.framework.tensor_spec.TensorSpec'>) to a Tensor.


### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

以下のようにして numpy 配列をそのまま渡せます。

import numpy as np
import tensorflow as tf

(trainX, trainY), (testX, testY) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()


W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))


@tf.function
def forward(x):
    return tf.nn.softmax(x @ W + b)


x = np.random.randn(10, 784).astype(np.float32)
forward(x)

今TensorFlow公式のチュートリアルを実行しているのですが、自分が使っているTensorFlow2.0には存在しない「placeholder」が使われており、進みません。

tensorflow 2.0 で API が大幅に変更されて、Web や書籍のコードは自分で修正しないと動かない状態なので、
チュートリアル通りにやりたい場合はしばらくは 1.14 あたりを使ったほうがいいと思います。

pip uninstall tensorflow -y
pip install tensorflow==1.14

Comments

[wasshoikimura]

回答ありがとうございます。
初心者でweb,書籍のコードを参考にしたいので、あきらめてバージョンを1.13に下げて出直します。