Tensorflow 会话 returns 作为 'closed'

Question

我已成功移植 CIFAR-10 ConvNet tutorial code 用于我自己的图像，并且能够训练我的数据并生成 Tensorboard 输出等。

我的下一步是根据我构建的模型对新数据进行评估。我现在正在尝试使用 cifar10_eval.py 作为起点，但是运行遇到了一些困难。

我应该指出，原始教程代码运行完全没有问题，包括 cifar10_eval.py。但是，将此特定代码移动到我的应用程序时，我收到以下错误消息（最后一行）。

RuntimeError: Attempted to use a closed Session.

我发现这个错误是由 TF 抛出的 session.py

# Check session.
if self._closed:
  raise RuntimeError('Attempted to use a closed Session.')

我检查了所有文件应该驻留和创建的目录，一切看起来都和它应该的完全一样（它们完美地反映了运行原始教程代码创建的目录）。它们包括 train、eval 和 data 文件夹，分别包含 checkpoints/events 文件、事件文件和数据二进制文件。

我想知道你是否可以帮助指出我如何调试它，因为我确信在转换代码时数据流中可能有某些东西被中断了。不幸的是，尽管深入挖掘并与原始文件进行比较，但我找不到来源，因为它们本质上相似，只是文件名和目标目录的细微变化。

EDIT_01: 一步步调试，原来真正报错的那一行好像是#106 cifar10_eval.py:

    def eval_once(args etc)
    ...    
      with tf.Session() as sess:
      ...   
        summary = tf.Summary()
        summary.ParseFromString(sess.run(summary_op))  # <========== line 106

summary_op 是在同一脚本的 def evaluate 中创建的，并作为参数传递给 def eval_once。

summary_op = tf.merge_all_summaries()
...
while True:
  eval_once(saver, summary_writer, top_k_op, summary_op)

Answer 1

从 documentation 开始，会话可以使用 .close 命令关闭，或者通过 with 块中的上下文管理器使用它时。我做了find tensorflow/models/image/cifar10 | xargs grep "sess"，但我没有看到任何sess.close，所以一定是后者。

IE，如果你这样做，你会得到这个错误

with tf.Session() as sess:
   sess.run(..)

sess.run(...)  # Attempted to use a closed Session.

Answer 2

这是一个简单（但令人羞愧）的缩进错误。

        summary = tf.Summary()
        summary.ParseFromString(sess.run(summary_op))
        summary.value.add(tag='Precision @ 1', simple_value=precision)
        summary_writer.add_summary(summary, global_step)

在 try: 块之外，当然找不到会话。

感叹

Tensorflow 会话 returns 作为 'closed'

Tensorflow session returns as 'closed'

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