在交互式 IPython 终端中连续运行的 Tensorflow Op 命名

Question

我注意到在 Tensorflow 脚本的后续 运行 中，您的图形操作会获得编号名称，例如：

loss = tf.reduce_mean(tf.nn.l2_loss(y - pred), name="l2_loss")

会得到名字：

l2_loss
l2_loss_1
l2_loss_2
...
l2_loss_N

因为您在同一 IPython 会话中继续进行相同的 运行。这不会那么烦人，除非稍后在脚本中要保存摘要时：

x_sample, y_sample = get_sample(X, Y)
feed = {x: x_batch, y: y_batch}
trainer.run(feed_dict=feed)
summary_str = summary_op.eval(feed_dict=feed)

您将遇到以下故障：

InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'x_input' with dtype float ....

有没有办法（在脚本或其他东西的顶部）取消所有这些旧的、过时的 Op 定义并使用当前的 运行 并正确遵守 name=... 创建变量、占位符和常量时的必要条件？

Answer 1

您可能希望将 tf.reset_default_graph() 添加到设置图表的脚本开头。这将从默认图中删除所有现有的张量、变量和操作。这样脚本之前的执行就不会受到干扰。

不过，我不确定您收到的错误消息是否与此有关。您确定您没有忘记为占位符 x_input 提供值吗？您正在为占位符 x 提供数据，应该是 x_input?

Answer 2

对于您的后续问题，由于重新定义了交互式会话，您可能会得到 AssertionError。

sess = InteractiveSession()
sess = InteractiveSession()
Exception AssertionError: AssertionError("Nesting violated for default stack of <type 'weakref'> objects") in ...

您可以通过先关闭会话来避免这种情况，sess.close()。