详解TensorFlow报”InvalidStateError: Session was already reset “的原因以及解决办法

问题描述

在使用 TensorFlow 进行训练或者预测时，可能会遇到以下错误：

InvalidStateError: Session was already reset

这个错误的出现一般是由于 Session 已经被关闭或者初始化过程中出现了错误，导致后续的所有操作都无法进行。

问题原因

Session 是 TensorFlow 中用于执行计算图的一种对象，主要负责分配计算资源、计算图构建和运行等操作。在进行 TensorFlow 计算时，我们通常会创建一个 Session 对象，然后使用 run() 方法来执行计算图。

但是，在某些情况下，Session 对象可能会遭到意外的关闭或者出现错误，从而导致后续的计算无法进行。这些情况包括：

• 显式地关闭了 Session，比如调用了 Session 的 close() 方法。
• 程序中发生了错误，导致 Session 对象无法正常初始化或者执行。
• 在进行多线程、多进程并发操作时，有可能会存在 Session 状态同步不一致的情况。

在出现以上任何一种情况时，由于 Session 对象已经被损坏或者关闭，因此后续的计算就无法进行，会抛出上述的 InvalidStateError。

解决办法

针对以上的问题原因，可以采取以下措施来解决：

使用 with 语句

在创建 Session 对象时，可以使用 with 语句来自动管理 Session 的生命周期。这样可以确保 Session 在使用完毕后被正确关闭，避免出现意外关闭的情况。

示例代码：

import tensorflow as tf

with tf.Session() as sess:
    # 执行计算图
    sess.run(...)

注意：使用 with 语句时，不需要显式地调用 Session 的 close() 方法，with 语句会在计算完毕后自动关闭 Session。

错误排查与调试

在进行 TensorFlow 计算时，如果遇到 Session 相关的错误，可以通过打印日志或者使用调试器来进行排查。具体来说，可以使用以下方法：

• 设置 TensorFlow 的日志级别，打印详细的错误信息：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'  # 只输出 ERROR 级别的日志

• 使用调试器检查程序中的 Session 对象是否正确创建和关闭：

import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()  # 调试器会在这里暂停，等待你的操作
# 执行计算
sess.run(...)
sess.close()  # 执行完毕后手动关闭 Session

同步 Session 状态

在进行多线程、多进程并发操作时，需要确保 Session 的状态在各个线程中是同步的。具体来说，可以使用以下方法：

• 使用 tf.train.Coordinator 和 tf.train.QueueRunner 等类来协调Session的访问。

import tensorflow as tf

# 创建 QueueRunner 管理多线程队列
queue = tf.train.string_input_producer(...)
# 创建 Coordinator 协调访问 Session
coord = tf.train.Coordinator()

with tf.Session() as sess:
    # 定义线程协调器
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
    # 执行计算图
    sess.run(...)
    # 关闭线程协调器
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

• 使用 tf.Session.run() 方法中的 feed_dict 参数来实现多线程访问 Session。

import tensorflow as tf

def worker(graph, input_data):
    with tf.Session(graph=graph) as sess:
        # 在每个线程中设置不同的输入数据
        sess.run(..., feed_dict={input: input_data})

# 在主线程中创建计算图和输入数据
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    input = tf.placeholder(...)
    # 定义计算图
    ...

# 启动多个线程执行计算
threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(graph, i))
    t.start()
    threads.append(t)

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

总结

在使用 TensorFlow 进行计算时，保持正确的 Session 状态是非常重要的。为了避免出现 InvalidStateError 错误，可以采取上述的解决办法，包括使用 with 语句自动管理 Session 生命周期、错误排查与调试、同步 Session 状态等。同时，在进行多线程、多进程并发操作时，还需要注意正确处理 Session 的同步和访问问题。