tensorflow：AttributeError：'模块'对象没有属性'mul'
我用了tensorflow一天，但是有一些麻烦，当我inputtensorflow时，会出现AttributeError：'module'对象没有属性'XXXXXX'
环境
我使用ubuntu14.04，python2.7，CUDA工具包8.0和CuDNN v5。 版本：1.10.0位置：/usr/local/lib/python2.7/dist-packages需要：名称：protobuf版本：3.2.0位置：/ usr / local / lib / python2.7 / dist-packages要求：六，setuptools
这里是我的testing代码：
import tensorflow as tf a = tf.placeholder(tf.int16) b = tf.placeholder(tf.int16) add = tf.add(a, b) mul = tf.mul(a, b) with tf.Session() as sess: # Run every operation with variable input print "Addition with variables: %i" % sess.run(add, feed_dict={a: 2, b: 3}) print "Multiplication with variables: %i" % sess.run(mul, feed_dict={a: 2, b: 3}) 我得到这个输出：
张量stream安装有什么问题吗？ 或者其他问题？
根据tensorflow 1.0.0发布说明 ，
tf.mul，tf.sub和tf.neg不赞成使用tf.multiply，tf.subtract和tf.negative。
你需要用tf.multiplyreplacetf.multiply 。
此操作以前在0.x版本中可用。 随着TF 1.0的发布，他们引入了对API的重大改变 。 此外
tf.mul，tf.sub和tf.neg不赞成tf.multiply，tf.subtract和tf.negative
许多其他的function被重新命名，并改变了以下的理由：
几个python API调用已经被更改为更类似于NumPy。
因此，您已经在networking或书籍上find的许多脚本将无法工作。 好的是，他们中的大多数可以用他们的迁移脚本来修复。 可以使用tf_upgrade.py --infile foo.py --outfile foo-upgraded.py 。 它不能解决所有问题（限制在这里列出），但会为你节省很多工作。
尝试使用tf.multiply而不是tf.mul 。 这个对我有用
