Question

我在TensorFlow中有以下代码：

def func(a):
    b = tf.Variable(10) * a
    return a
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(func(tf.constant(4))))

效果很好。但是当我用a替换b时，如下所示：

def func(a):
    b = tf.Variable(10) * a
    return b
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(func(tf.constant(4))))

收到以下错误：

----------------------------------------------- ---------------------------- FailedPreconditionError Traceback（最近一次调用    持续）   C：\ programdata \ anaconda3 \ LIB \站点包\ tensorflow \ python的\客户端\ session.py   在_do_call（self，fn，* args）1138尝试：    - ＆GT; 1139返回fn（* args）1140除了errors.OpError为e：

C：\ programdata \ anaconda3 \ lib中\站点包\ tensorflow \蟒\客户\ session.py   在_run_fn（session，feed_dict，fetch_list，target_list，options，   run_metadata）1120 feed_dict，   fetch_list，target_list，    - ＆GT; 1121状态，run_metadata）1122
     退出中的
\ programdata \ anaconda3 \ lib \ contextlib.py（自我，类型，   价值，追溯）        88尝试：   ---＆GT; 89下一个（self.gen）        90除StopIteration外：

C：\ programdata \ anaconda3 \ lib中\站点包\ tensorflow \蟒\框架\ errors_impl.py   在raise_exception_on_not_ok_status（）中       465 compat.as_text（pywrap_tensorflow.TF_Message（status）），    - ＆GT; 466 pywrap_tensorflow.TF_GetCode（status））       467终于：

FailedPreconditionError：尝试使用未初始化的值   Variable_94 [[Node：Variable_94 / read = IdentityT = DT_INT32，   _class = [＆＃34; loc：@ Variable_94＆＃34;]，_ device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0＆＃34;]]

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

FailedPreconditionError Traceback（最近一次调用   最后）in（）         4使用tf.Session（）作为sess：         5 sess.run（tf.global_variables_initializer（））   ----＆GT; 6打印（sess.run（func（tf.constant（4））））

C：\ programdata \ anaconda3 \ lib中\站点包\ tensorflow \蟒\客户\ session.py   在运行中（self，fetches，feed_dict，options，run_metadata）       787尝试：       788 result = self._run（None，fetches，feed_dict，options_ptr，    - ＆GT; 789 run_metadata_ptr）       790如果run_metadata：       791 proto_data = tf_session.TF_GetBuffer（run_metadata_ptr）

C：\ programdata \ anaconda3 \ lib中\站点包\ tensorflow \蟒\客户\ session.py   在_run中（self，handle，fetches，feed_dict，options，run_metadata）       995如果是final_fetches或final_targets：       996结果= self._do_run（句柄，final_targets，final_fetches，    - ＆GT; 997 feed_dict_string，options，run_metadata）       998其他：       999结果= []

C：\ programdata \ anaconda3 \ lib中\站点包\ tensorflow \蟒\客户\ session.py   在_do_run中（self，handle，target_list，fetch_list，feed_dict，options，   run_metadata）1130如果句柄为无：1131返回   self._do_call（_run_fn，self._session，feed_dict，fetch_list，    - ＆GT; 1132 target_list，options，run_metadata）1133 else：1134 return self._do_call（_prun_fn，   self._session，handle，feed_dict，

C：\ programdata \ anaconda3 \ lib中\站点包\ tensorflow \蟒\客户\ session.py   在_do_call（self，fn，* args）1150中除了KeyError：1151   通过    - ＆GT; 1152引发类型（e）（node_def，op，message）1153 1154 def _extend_graph（self）：

Answer 1

在您的第一段代码中，您不能使用tf.Variable(10)所以如果它尚未初始化则无关紧要，而在您的第二段代码中则尝试评估它，所以TensorFlow抱怨它还没有被初始化。

在您的代码中，在初始化完成后定义了Variable（当调用func方法时）。

def func(a):
    b = tf.Variable(10) * a
    return b

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) # At this stage the TensorFlow graph is empty
    print(sess.run(func(tf.constant(4)))) # The func method is called, it defines the `tf.Variable(10)`
                                          # and tries to evaluate `b` which depends on it.

在下面的部分中，tf.Variable(10)是在运行初始化操作之前定义的。

b = func(tf.constant(4)) # tf.Variable(10) is defined
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) # tf.Variable(10) is initialized
    print(sess.run(b))

在TensorFlow

1 个答案: