问题产生的原因是当前Python使用的Tensorflow库为2.0最新版本，而源代码使用的是1.0版本，在不降低版本的情况下运行代码需要做些调整：
找到报错的地方，在报错的attribute前面加上compat.v1.
举例说明：
源码：注意这个tf
with tf.gfile.GFile(graph_filename, 'rb') as f:更改后：
with tf.compat.v1.gfile.GFile(graph_filename, 'rb') as f:contrib特殊处理，学习自这里
当报错为AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘contrib‘
找到报错的代码，一般为：
initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer()
此时不能用上面的方法修改代码，因为Tensorflow2.0版本把contrib库取消了，因此我们使用tf.initializers.GlorotUniform() 进行初始化，代码改为：
initializer=tf.initializers.GlorotUniform())
