使用TensorFlow2.x以上版本时遇到两个问题：
一、 reset_default_graph问题
AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘reset_default_graph’
1.1 问题分析
这个错误是因为在TensorFlow 2.0及更高版本中，reset_default_graph函数已经被移除了。在TensorFlow 1.x版本中，reset_default_graph函数用于清除默认图形堆栈并重置全局默认图形。但在TensorFlow 2.0及更高版本中，由于引入了急切执行（Eager Execution）模式，不再需要使用此函数。
1.2 问题解决
如果你需要在TensorFlow 2.0中使用类似于reset_default_graph的功能，你可以创建一个新的tf.Graph实例，并使用tf.function装饰器将你的计算封装在这个新图中。这样，每次你创建一个新的tf.Graph实例时，都相当于重置了图形。
我自己的具体示例解决办法如下：
二、 placeholder问题
AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘placeholder’
2.1 问题分析
这个错误是因为在TensorFlow 2.0及更高版本中，placeholder函数已经被移除了。在TensorFlow 1.x版本中，placeholder函数用于定义一个占位符，这个占位符在运行时会被实际的数据填充。但在TensorFlow 2.0及更高版本中，由于引入了急切执行（Eager Execution）模式，不再需要使用此函数。
2.2 问题解决
在TensorFlow 2.0及更高版本中，你可以直接使用变量来代替占位符。将tf.placeholder()修改为tf.Variable()
我自己的具体示例如下：
三、总结
以上就是在TensorFlow2.x高版本中解决问题：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute 'reset_default_graph’和AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute 'placeholder’的详细方法，希望能帮到你！
总结不易，多多支持，谢谢！