Question

只需使用Python 3.6.6和CUDA 9.0在Win10上安装tensorflow-gpu 1.10 在https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/eager/python/examples/notebooks/custom_training.ipynb#scrollTo=_WRu7Pze7wk8

处尝试示例代码

顶部出现问题：

class Model(object):   def __init__(self):
    # Initialize variable to (5.0, 0.0)
    # In practice, these should be initialized to random values.
    self.W = tf.Variable(5.0)
    self.b = tf.Variable(0.0)
       def __call__(self, x):
    return self.W * x + self.b    model = Model()

assert model(3.0).numpy() == 15.0

在Google笔记本上运行时，失败并显示

RuntimeError：启用急切执行时不支持tf.Variable。请改用tf.contrib.eager.Variable

您应该解决该问题。修复后，代码在Notebook上运行不会出错。

但是，当我将其复制到本地.py文件并运行该文件时，却遇到了这个意外错误：

回溯（最近通话最近）：文件“ linear.py”，第15行断言模型（3.0）.numpy（）== 15.0 AttributeError：“ Tensor”对象没有属性“ numpy”

但是在Python的交互模式下...

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.enable_eager_execution()
>>> v = tf.contrib.eager.Variable(4.7)
>>> print( v.numpy() )
4.7
>>>

有什么作用？（请记住，我是一个Python和tensorflow新手）

Answer 1

关于Google笔记本中的RuntimeError。您正在GitHub的master分支中查看笔记本的版本。笔记本的该版本旨在与代码库的master分支同步，其中tf.Variable可以正常工作。如果要查找与TensorFlow特定发行版相对应的笔记本，则应查看相应发行分支中的版本。例如，https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/r1.10/tensorflow/contrib/eager/python/examples/notebooks/eager_basics.ipynb似乎www.tensorflow.org/tutorials错误地链接到master分支版本，因此这肯定是网站上的错误。

更新：网站已修复，链接应指向相应的发行分支。

第二个错误表明缺少对tf.enable_eager_execution()的调用，或者代码正在with tf.Graph().as_default()块内运行。那会发生什么吗？

希望有帮助。

tensorflow教程代码失败并出现AttributeError：“ Tensor”对象没有属性“ numpy”

1 个答案: