TensorFlow报"InvalidStateError: Session is already executing"错误的原因是因为当你正在执行一个TensorFlow计算图时,你不能同时执行另一个计算图。这通常会发生在以下情况下:
非主线程启动session
如果你在一个非主线程中启动了session,就会出现此错误。这是因为主线程已经在执行一个计算图,而非主线程启动的session也会启动一个计算图,从而导致冲突。
解决方法是在主线程中启动session,或者创建单独的线程来负责计算图的执行。
同时执行多个计算图
如果你在同一个代码块或函数中执行了多个计算图,就会出现此错误。在这种情况下,你需要确保每个计算图都在单独的代码块或函数中执行。
在session.run()中出现循环依赖
如果你在session.run()中定义了一个循环依赖,就会出现此错误。例如,如果你在一个变量的初始化中使用了另一个变量的值,在session.run()中就会发生循环依赖。
解决方法是重构计算图,以避免循环依赖。例如,你可以使用tf.control_dependencies()来定义依赖关系,或者使用tf.cond()来避免循环依赖。
在一个计算图中重复执行session.run()
如果你在同一个计算图中重复执行session.run(),就会出现此错误。在这种情况下,你需要将session.run()移动到一个单独的代码块或函数中。
总结
TensorFlow报"InvalidStateError: Session is already executing"错误通常是由于同时执行多个计算图、在session.run()中出现循环依赖、在一个计算图中重复执行session.run()等原因导致的。解决方法是确保每个计算图都在单独的代码块或函数中执行,避免循环依赖,将session.run()移动到单独的代码块或函数中。
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