最近在跑深度学习代码发现，有些代码是用tf1写的，而我的机子安装的是tf2，tf1到tf2还是有比较多的变化的，具体的版本变化自行百度，不贴出来了，这篇文章主要是提供一个解决办法
怎么知道自己的报错是否是因为版本问题呢？我这里举一些报错出来吧：
module ‘tensorflow’ has no attribute ‘contrib’
module ‘tensorflow’ has no attribute ‘app’
module ‘tensorflow’ has no attribute ‘flag’
……
解决过程中也是去搜索了很多方法，（搞了一整天qaq），有很多方法在我这里行不通，但是还是列举一下，（万一是我的人品问题呢= =|）
先说一下我的环境：
python3.7 tensorflow2.3 anaconda pycharm Linux（如果你的是Windows下面的方法也可以用，本质都差不多）
那现在我要做的就是将tensorflow2.3换成1.x版本，这里我换的是1.7版本，如果想要两个环境共存的话，就在anaconda里创建一个虚拟环境，在pycharm中切换，文章最后我会说到，
这里先说一下改版本的方法，其中我使用的是第4种方法成功的，其他的办法大家自己可以试试行不行得通
01
在代码前面加上如下代码
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()（但是我这里也找不到compat= =，用了很多办法也没解决）
02
查看官方文档发现其实升级之后很多原来tf1的包在tf2集成到了其他包里，具体查看官方文档：
https://tensorflow.google.cn/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib?hl=en
https://tensorflow.google.cn/guide/migrate#a_note_on_slim_contriblayers
但是因为我还要用到其他包，又不能一个一个去查看他们集成到那里去了，所以我就没有细看这种方法，感兴趣的也可以自己百度。
（关于自己去改代码，写函数，有能力的可以尝试，像我这种菜鸡就不考虑了= =）
下面就是卸载tf2重新安装tf1了：
【温馨提示】这里还是建议大家谨慎选择，不要最后没换成原来的还用不了了= =，保证自己原来的2.x版本能安装回去再去尝试卸载安装其他版本改配置等
03
不知道直接从pycharm里面下载行不行，因为我这边网速极慢，所以等了很久也没有反应= =，网速快的可以尝试一下，（不行当我没说）
File——>Settings——>
（这里是我已经换好版本之后的截图了，原来的是2.3.1）
然后就是漫长的等待时刻……
04
写在前面：如果大家搜索到那种pip install后加链接直接下载的，能成功也可以，原理上是一样的，只不过有的机子链接可能打不开。
所以我就选择了一种最简单的安装办法，下载下来whl安装^ ^
先卸载掉原来的tf2，
pip uninstall tensorflow
然后
传送门
：
点击Release history，找到你想要下载的版本，这里我选择1.7.0版本，然后点击Download files，选择和自己环境相匹配的whl文件：
因为我的python环境是3.7，所以将cp36-cp36m换成cp37-cp37m，然后到相应的下载文件夹打开终端进行安装：
pip install tensorflow-1.7.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl顺利的话就直接成功了，我是下载了蛮多版本，有些安装的时候有报错，搜索之后也没解决，然后就多用了几个版本尝试= =，过程很艰辛，就不说了，如果大家在这一步安装遇到报错就自行百度或者换个版本试试吧
如何创建虚拟环境让TF1和TF2并存
这里要注意不是说让两个并存在一个环境里，只能是说在同一台机子上，想用哪个就切换一下虚拟环境就行了。
我在这里就先贴一个我觉得不错的博客上来，因为我自己还没有做，这个坑以后再填= =。
（孩子傻了，配了两天，太累了，跑个代码太不易了0v0，我得去跑代码了，不能再配环境了）