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在 TensorFlow 2.x 版本中，tf.Session() 已经被移除，因为 TensorFlow 2.x 默认使用的是急切执行模式（Eager Execution），这意味着操作是立即执行的，而不是像 TensorFlow 1.x 那样在会话（Session）中执行。这是 TensorFlow 2.x 的一个重大变化，旨在简化代码和使其更易于理解。

如果你的代码是基于 TensorFlow 1.x 写的，你可以通过以下几种方式来适应 TensorFlow 2.x：

1. 使用 TensorFlow 2.x 的默认行为：尽可能地重写代码以使用急切执行模式。这意味着你不需要创建会话，也不需要使用 sess.run() 来执行操作。

2. 启用 TensorFlow 1.x 兼容模式：如果你暂时无法将代码迁移到 TensorFlow 2.x，你可以启用 TensorFlow 1.x 的兼容模式。这允许你在 TensorFlow 2.x 环境中运行 TensorFlow 1.x 的代码。要做到这一点，你可以在你的代码开始处添加以下两行：

   python

   import tensorflow.compat.v1 as tf
   tf.disable_v2_behavior()

   这将禁用 TensorFlow 2.x 的急切执行模式，并允许你使用 tf.Session()。

3. 使用 tf.function 装饰器：在 TensorFlow 2.x 中，你可以使用 tf.function 装饰器将 Python 函数转换为 TensorFlow 图执行。这允许你为需要在图执行模式下的代码创建一个透明的抽象。

如果你选择使用 TensorFlow 1.x 兼容模式，你的代码应该像这样：

python

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()# 现在你可以像在 TensorFlow 1.x 中一样使用 tf.Session()
with tf.Session() as sess:# 你的代码

如果你选择适应 TensorFlow 2.x，你的代码应该像这样：

python

# 不需要创建会话
# 你的代码，例如初始化变量、定义模型等# 使用 tf.function 装饰器来包装需要图执行模式的函数
@tf.function
def train_step(inputs):# 你的训练步骤代码# 直接调用函数，不需要会话
train_step(some_inputs)

请根据你的具体情况选择合适的方法。如果你需要进一步的帮助来迁移代码到 TensorFlow 2.x，请提供更多的代码细节，以便我可以提供更具体的建议。