详解TensorFlow报”FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized resource “的原因以及解决办法

报错原因

在使用 TensorFlow 进行机器学习开发时，我们经常会遇到如下错误信息：

"FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized resource"

这是因为 TensorFlow 中有一些资源（比如变量）尚未被初始化，但是在代码执行过程中又试图去使用它们，就会出现上述错误。

解决方法

为了解决这个问题，我们需要在代码执行之前对这些资源进行初始化。具体的解决方法有如下几种：

使用 tf.global_variables_initializer() 进行初始化

在模型定义之后，在进行训练之前，我们需要运行 tf.global_variables_initializer() 进行初始化。这个方法会初始化所有的变量。代码如下：

sess.run(tf.global_variables_initializer())

使用 assign 方法进行初始化

对于某些变量，我们可能需要在训练过程中进行初始化。这时，我们可以使用 assign 方法进行初始化。代码如下：

init_op = tf.variables_initializer(var_list=[var1, var2])
sess.run(init_op)

在这个例子中，我们初始化了 var1 和 var2 两个变量。

检查变量的值是否被赋值

在某些情况下，即使我们对变量进行了初始化，也可能出现上述的错误。这时，我们需要检查一下变量的值是否被正确地赋值。具体方法是使用 tf.assert_variables_initialized() 进行检查。它会检查当前块中的所有变量是否被正确地初始化。代码如下：

assert_op = tf.assert_variables_initialized()
sess.run(assert_op)

这些就是解决 “FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized resource" 错误的主要方法。总结一下，我们需要进行如下几个步骤：

1. 定义模型

2. 进行变量初始化

3. 进行模型训练

4. 检查变量的值是否被正确地初始化。

当然，错误的原因有很多种，需要根据实际情况逐一排查。