详解TensorFlow报”FailedPreconditionError: Expected variable to have size “的原因以及解决办法

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• 问题描述
• 问题分析
• 解决方法

问题描述

在使用 TensorFlow 进行模型训练时，有时会遇到以下报错信息：

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Expected variable to have size <some_size>, but got shape <some_other_size>.

其中，<some_size> 和 <some_other_size> 分别表示期望的变量大小和实际的变量形状。

这种错误的出现，通常会导致模型无法训练或者训练结果不准确。

问题分析

这种错误的原因，往往和 TensorFlow 中变量的初始化方式有关。在 TensorFlow 中，每个变量都有一个初始值，它可以通过以下方式进行设置：

import tensorflow as tf

# 创建一个 shape 为 (2, 3) 的变量 v1，初始值为 0
v1 = tf.Variable(tf.zeros([2, 3]), name='v1')

# 创建一个 shape 为 (2, 3) 的变量 v2，初始值为 1
v2 = tf.Variable(tf.ones([2, 3]), name='v2')

# 创建一个 shape 为 (2, 3) 的变量 v3，初始值为随机值
v3 = tf.Variable(tf.random.normal([2, 3]), name='v3')

上面的代码中，tf.Variable 函数用于创建变量，它接受一个张量作为初始值，并可以指定变量的名称。在这个过程中，如果变量的初始值与期望的形状不一致，就会出现上述错误。

比如，如果我们创建了一个 shape 为 (2, 3) 的变量，但是它的初始值是一个 shape 为 (3, 2) 的张量，那么就会报错：

import tensorflow as tf

# 创建一个 shape 为 (2, 3) 的变量，但是初始值是一个 shape 为 (3, 2) 的张量
v = tf.Variable(tf.random.normal([3, 2]), name='v')

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(v))

这段代码就会报错，提示我们期望的变量大小是 (2, 3)，但是实际的变量形状是 (3, 2)。

解决方法

避免这种错误的发生，最好的方法是在定义变量的时候，显式地指定它的形状和初始值。比如，我们可以在创建变量的时候，使用 tf.zeros 或 tf.ones 来指定初始值：

import tensorflow as tf

# 创建一个 shape 为 (2, 3) 的零矩阵
zeros = tf.zeros([2, 3])

# 创建一个 shape 为 (2, 3) 的单位矩阵
ones = tf.ones([2, 3])

# 创建一个 shape 为 (2, 3) 的随机矩阵
random = tf.random.normal([2, 3])

# 创建一个 shape 为 (2, 3) 的变量 v，初始值为随机矩阵
v = tf.Variable(random, name='v')

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(v))

如果我们使用这种方法来创建变量，那么就可以保证变量的形状和初始值是一致的，避免了上述错误的发生。

当然，如果我们已经定义了一个变量，但是不确定它的形状和初始值是否正确，也可以使用 TensorFlow 提供的函数 tf.reshape 来调整它的形状，或者使用 tf.assign 来重新给它赋值。比如：

import tensorflow as tf

# 创建一个 shape 为 (3, 2) 的随机矩阵
random = tf.random.normal([3, 2])

# 创建一个 shape 为 (2, 3) 的变量 v，初始值为随机矩阵
v = tf.Variable(tf.zeros([2, 3]), name='v')

# 调整变量 v 的形状，使得它与 random 形状相同
v_reshaped = tf.reshape(v, [3, 2])

# 将变量 v 的值重新赋为 random
v_assigned = tf.assign(v, random)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print('v =', sess.run(v))
    print('v_reshaped =', sess.run(v_reshaped))
    print('v_assigned =', sess.run(v_assigned))

这里，我们首先创建了一个形状为 (3, 2) 的随机矩阵 random，然后创建了一个形状为 (2, 3) 的变量 v，并用 tf.zeros 函数作为初始值。我们可以使用 tf.reshape 函数将变量 v 的形状调整为 (3, 2)，这样就不会出现形状不一致的错误。另外，我们还可以使用 tf.assign 函数将变量 v 的值重新赋为 random，这样就可以保证变量的初始值也正确了。