我正在尝试使用来自IPython笔记本的TensorFlow。我创建了一个定义占位符和变量的函数。因为我是TensorFlow新手，所以我没有正确初始化变量，并且错误地说我没有初始化占位符。
我有两个单元格，一个带有函数，另一个带有函数调用。无论我修复了多少函数（并且当然重新运行了两个单元格），即使我修复了错误，我仍然会遇到初始化错误。
让它工作的唯一方法是重新启动内核，这几乎击败了笔记本的目的，我只能编写一个Python脚本。
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主要是在没有看到你的代码的情况下进行推测，但从我读到的内容来看，我相信你知道自己做错了什么。
在笔记本中使用Tensorflow时，必须特别注意不要将图形构建代码与评估代码混淆。您只需要并且应该在开始时定义计算图。执行再次定义图形的函数只会构建另一个子图（这可能也适用于定义占位符和变量的函数）。 tf.global_variables_initializer操作也应该只执行一次。
至关重要的是要理解Tensorflow图不能由笔记本动态处理，因为python实际上并不控制Tensorflow变量。在这种情况下，Python只是一种用于定义图形和启动计算的元语言。
因此，在初始化图形完全一次之后的笔记本中，您只能调用包含Tensorflow图形评估代码的函数，而不是动态地构建代码而不重置内核。仅评估现有图表的此类方法的示例包括session.run，其他tf.Session方法或类似tensor.eval等评估方法。
所以，要说清楚，没有办法在没有重建的情况下更改已经构建的图形，在这种情况下需要重置内核，除非你只是一遍又一遍地构建新的子图（并初始化新的变量）但是这会在某些时候耗尽所有可用的内存。