网上很多的开源代码所用的库的版本都是tensorflow1.x的，跟tensorflow2.0里面的内容完全不匹配，以下是我在学习中遇到的一些版本差异带来的问题

1.调用库时遇到的问题

下面是一段代码：

from keras.optimizers import SGD,RMSprop,Adam

在tensorflow2.x版本上会报错，表示在keras中找不到这些函数

其实原因是tensorflow2.x版本兼容了keras，需要进行修改

from tensorflow.keras.optimizers import Adam,RMSprop,SGD

修改成这样以后就能成功运行了

2.model.compile()函数中遇到的问题

源代码是这样的：

model.compile(optimizer='Adam', loss=['categorical_crossentropy'],metrics=[f1])

显示报错，但是错误为module ‘tensorflow’ has no attribute ‘is_nan’，完全看不懂这是什么意思

在找到对应的这行代码之后，我去查阅了compile函数，发现其中的metrics参数存在问题，没有f1这个选项，在我把它改成accuracy之后就可以运行了

metrics=["accuracy"]

3.module ‘tensorflow’ has no attribute ‘placeholder’

placeholder是tensorflow1.x里面的，2.x版本不兼容，尝试了网上的办法：

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

但是仍旧报错，依然显示 module ‘tensorflow’ has no attribute ‘placeholder’

解决办法：安装tensorflow1.x版本可以不再显示这个报错

4.pip指令下载tensorflow报错

用pip指令下载tensorflow的时候，不仅速度特别慢，还经常下到一半报错

这时候可以采用清华大学的镜像地址：

pip3 install tensorflow==x.x.x -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

x.x.x表示你想要安装的版本 

本人完全是小白，上述说得不准的地方欢迎指出，之后再遇到相似的问题会继续更新的