Question

我已经尝试了tensorflow==0.12.1，我遇到了以下问题：

我正在尝试运行：

inp = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10, 10, 3], name='inp')
var = tf.nn.batch_normalization(inp, mean, variance, offset, scale, variance_epsilon)
training = tf.placeholder(tf.bool, name='training')
x1 = np.random.random([20, 10, 10, 3])

config = tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 0})
with tf.Session(config=config) as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    result = var.eval({inp: x1, training: True}, sess)

但我正在追踪堆栈跟踪：

文件“myscript.py”，第35行，在tf_run中 sess.run（tf.global_variables_initializer（））文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py”，第766行，在运行中 run_metadata_ptr）文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py”，第964行，在_run feed_dict_string，options，run_metadata）文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py”，第1014行，在_do_run中 target_list，options，run_metadata）文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py”，第1034行，在_do_call中提升类型（e）（node_def，op，message） InvalidArgumentError：您必须使用dtype bool [[Node：training =]为占位符张量'training'提供一个值 Placeholderdtype = DT_BOOL，shape = []， _device = “/作业：本地主机/复制：0 /任务：0 / CPU：0”]]
Caused by op u'training', defined at:
    File "myscript.py", line 30, in tf_run
training = tf.placeholder(tf.bool, name='training')
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py",
第1587行，占位符名称=名称）文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py”，第2043行，在_placeholder中名称=名称）文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py”，第759行，在apply_op中 op_def = op_def）文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，第2240行，在create_op中 original_op = self._default_original_op，op_def = op_def）文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，第1128行，在 init 中 self._traceback = _extract_stack（）

此问题出现在： Ubuntu 16.04.1 - tensorflow GPU安装仅Mac - tensorflow CPU安装

当我尝试降级到tensorflow==0.11.0并替换行

时

sess.run(tf.global_variables_initializer() 通过 sess.run(tf.initialize_all_variables())，然后一切正常。

tensorflow repo中的相关问题是https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/6661

InvalidArgumentError：for tensor bool tensorflow == 0.12.1

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