tensorflow：AttributeError：“模块”对象没有属性“mul”
我用了一天的tensorflow，但是遇到了一些麻烦，当我导入tensorflow时，会出现AttributeError: 'module' object has no attribute 'XXXXXX'
环境
我使用 ubuntu14.04、python2.7、CUDA 工具包 8.0 和 CuDNN v5。我的六和protobuf的版本是：名称：六版本：1.10.0位置：/usr/local/lib/python2.7/dist-packages要求：名称：protobuf版本：3.2.0位置：/usr/local/ lib/python2.7/dist-packages 需要：六、setuptools
这是我的测试代码：
将张量流导入为 tf a = tf.placeholder(tf.int16) b = tf.placeholder(tf.int16) add = tf.add(a, b) mul = tf.mul(a, b) 和 tf.Session() as sess: # 使用变量输入运行每个操作 print "Addition with variables: %i" % sess.run(add, feed_dict={a: 2, b: 3}) print "Multiplication with variables: %i" % sess.运行（mul，feed_dict={a：2，b：3}）
我得到这个输出：
https://i.stack.imgur.com/LCHw1.png
tensorflow安装有什么问题吗？或任何其他问题？
根据tensorflow 1.0.0 release notes，
不推荐使用 tf.mul、tf.sub 和 tf.neg，取而代之的是 tf.multiply、tf.subtract 和 tf.negative。
您需要将 tf.mul 替换为 tf.multiply。
此操作以前在 0.x 版本中可用。使用 release of TF 1.0 they introduced breaking changes to the API。此外
不推荐使用 tf.mul、tf.sub 和 tf.neg，取而代之的是 tf.multiply、tf.subtract 和 tf.negative
许多其他功能被重命名和更改，理由如下：
几个 python API 调用已更改为更接近 NumPy。
因此，您已经在网络上或从书中找到的许多脚本将无法正常工作。好消息是它们中的大多数都可以通过迁移来修复script。它可以与 tf_upgrade.py --infile foo.py --outfile foo-upgraded.py 一起运行。它不能解决所有问题（限制列于 here），但会为您节省大量工作。
2.0 兼容答案：
如果我们想从 Tensorflow 1.x 迁移到 2.x，tf.multiply 的命令如下所示：
tf.compat.v1.math.multiply, tf.compat.v1.multiply, tf.compat.v2.math.multiply, tf.compat.v2.multiply
如果我们想从 Tensorflow 1.x 迁移到 2.x，tf.subtract 的命令如下所示：
tf.compat.v1.math.subtract, tf.compat.v1.subtract, tf.compat.v2.math.subtract, tf.compat.v2.subtract
如果我们想从 Tensorflow 1.x 迁移到 2.x，tf.negative 的命令如下所示：
tf.compat.v1.math.negative, tf.compat.v1.negative, tf.compat.v2.math.negative,
tf.compat.v2.negative
有关详细信息，请参阅此 Tensorflow Migration Guide。
在 python-3 中使用 tf.multiply 而不是 tf.mul。
关注公众号
不定期副业成功案例分享
