Question

我想显示张量的值。

这是我的代码：

#some code here
data = [data_tensor for data_tensor in data_dict.items()]
for i in data:
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        print (sess.run(i[1]))
        print('_'*100)

但是，我得到了错误：

FailedPreconditionError (see above for traceback): 
GetNext() failed because the iterator has not been initialized. 
Ensure that you have run the initializer operation for this iterator 
before getting the next element.

如何解决问题？

非常感谢您。

Answer 1

看起来您有一个尚未初始化的数据集迭代器。数据集迭代器不是变量，因此不会使用tf.global_variables_intializer()进行初始化。

您必须通过在创建的任何数据集迭代器上调用sess.run(iterator.initializer)来显式初始化它（例如，使用iterator = dataset.make_initializable_iterator()。

此外，请注意，即使只关心元素的子集，每次迭代（运行GetNext节点）也会产生数据集的完整元素。如果data_dict是迭代的输出（由data_dict = iterator.get_next()创建），则在仅给您字典中k，v对之一的情况下，进行print(sess.run(i[1]))，实际上会产生整个{{ 1}}。我希望除非您在for循环中重新初始化迭代器，否则该管道不会为您提供期望的输出。

为了使我所说的更为具体，如果您创建了一个如下所示的数据集，那么您将期望获得以下迭代输出：

data_dict

Answer 2

在先前的代码中是否使用了任何迭代器？如果是这样，也将它们初始化。

例如。 sess.run(validation_iterator.initializer)

TensorFlow FailedPreconditionError：迭代器尚未初始化

2 个答案: