解决：tf.placeholder(“float“, [None, width]) AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘plac

这个错误表明正在使用 TensorFlow 2.x，而代码是基于 TensorFlow 1.x 编写的。tf.placeholder 是 TensorFlow 1.x 中的特性，在 TensorFlow 2.x 中已经被移除，因为即时执行模式（Eager Execution）取代了静态图的机制。

解决方法

1. 修改代码以兼容 TensorFlow 2.x

在 TensorFlow 2.x 中，可以直接使用普通的 Python 张量或 tf.keras.Input() 来替代 tf.placeholder。例如：

原代码：

self.layers[layer_name] = tf.placeholder("float", [None, width])

修改后代码：

import tensorflow as tf
self.layers[layer_name] = tf.keras.Input(shape=(width,), dtype="float32", name=layer_name)

2. 降级到 TensorFlow 1.x（最推荐的方式）

如果不想大幅修改代码，可以通过降级到 TensorFlow 1.x 来运行此代码。

降级命令：

pip install tensorflow==1.15

3. 将代码迁移到 TensorFlow 2.x

如果愿意迁移整个代码，可以重构相关部分，使其适应即时执行模式。以下是迁移的关键步骤：

• 替换 tf.placeholder：使用 tf.keras.Input 或普通张量。
• 改用 tf.keras.Model：用 Keras 的 API 构建模型。
• Session 改动：TensorFlow 2.x 不需要 Session，可以直接运行张量计算。

推荐解决方案

• 短期解决方法：降级到 TensorFlow 1.x（快速修复）。
• 长期解决方法：逐步迁移到 TensorFlow 2.x（推荐）。