为什么我不能 运行 张量并得到错误 "the variable was uninitialized"
Why I cannot run a tensor and got error "the variable was uninitialized"
我正在使用 tensorflow 1.15.0。
我正在尝试使用 sess.run() 获取 keras 层输出值。而且我确定我已经指定了层输入形状，并且我可以看到具有正确形状的输出张量。但是当我尝试获取张量值时，出现了错误。
代码如下：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
sess = tf.Session()
layer = layers.Dense(3)
x = tf.ones((1, 4))
y = layer(x)
layer.weights # I want to get weights value, print it first
结果符合预期：
[<tf.Variable 'dense/kernel:0' shape=(4, 3) dtype=float32>,
<tf.Variable 'dense/bias:0' shape=(3,) dtype=float32>]
但是当我试图获取张量值时：
sess.run(layer.weights[0])
弹出很长的错误信息：（以下为核心信息）
FailedPreconditionError: Error while reading resource variable dense/kernel from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Container localhost does not exist. (Could not find resource: localhost/dense/kernel)
有人可以帮我解决这个问题吗？谢谢。
您可能需要先初始化变量（在密集层中），然后再使用它们，例如 tf.global_variables_initializer。尝试在声明变量之后但在使用它们之前添加以下行：
sess.run(tf.global_variables_initializer())
您也可以调用 tf.variables_initializer 从列表中初始化变量。
我正在使用 tensorflow 1.15.0。
我正在尝试使用 sess.run() 获取 keras 层输出值。而且我确定我已经指定了层输入形状，并且我可以看到具有正确形状的输出张量。但是当我尝试获取张量值时，出现了错误。
代码如下：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
sess = tf.Session()
layer = layers.Dense(3)
x = tf.ones((1, 4))
y = layer(x)
layer.weights # I want to get weights value, print it first
结果符合预期：
[<tf.Variable 'dense/kernel:0' shape=(4, 3) dtype=float32>,
<tf.Variable 'dense/bias:0' shape=(3,) dtype=float32>]
但是当我试图获取张量值时：
sess.run(layer.weights[0])
弹出很长的错误信息：（以下为核心信息）
FailedPreconditionError: Error while reading resource variable dense/kernel from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Container localhost does not exist. (Could not find resource: localhost/dense/kernel)
有人可以帮我解决这个问题吗？谢谢。
您可能需要先初始化变量（在密集层中），然后再使用它们，例如 tf.global_variables_initializer。尝试在声明变量之后但在使用它们之前添加以下行：
sess.run(tf.global_variables_initializer())
您也可以调用 tf.variables_initializer 从列表中初始化变量。