详解TensorFlow报”ValueError: Trying to access closed session “的原因以及解决办法

错误描述

在使用TensorFlow时，如果遇到以下错误：

ValueError: Trying to access closed session

这意味着代码尝试在已关闭的TensorFlow会话中执行某些操作，这可能会导致错误。

错误原因

产生该错误的原因可能有以下几点：

1. 在代码中使用了已关闭的TensorFlow会话。

2. 在多线程环境下错误地重复使用了同一个会话。

3. 在某些情况下，可能会在图形尚未完全初始化时尝试访问TensorFlow会话。

解决方案

为了解决这个问题，需要采取以下措施：

1. 确保在代码中不会访问已关闭的TensorFlow会话。可以采用以下代码，以确保会话被关闭：

   with tf.Session() as sess：
       #在此执行会话操作
   sess.close()

   在这里，会话会在代码块中结束时自动关闭。

2. 在多线程环境下，应确保每个线程使用单独的TensorFlow会话。可以通过向每个线程分配独立的浏览器会话来实现这一点。

3. 可以等待图形初始化完成后再尝试访问TensorFlow会话，可以使用以下代码：

   #初始化图形
   with tf.Session() as sess：
       sess.run(tf.global_variables_initializer())
   
   #在图形初始化后执行会话操作
   with tf.Session() as sess：
       sess.run(your_operation)

在这里，第一个代码块将创建一个新的TensorFlow会话，并初始化图形，然后在第二个代码块中执行会话操作。

总之，避免在已关闭的TensorFlow会话中操作，同时确保每个线程使用单独的会话，可以避免这个问题。