详解TensorFlow报”InvalidStateError: Cannot use a session that has already been closed “的原因以及解决办法

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• 问题描述
• 错误原因
• 解决办法

问题描述

在使用 TensorFlow 进行编程开发时，可能会遇到如下的错误提示：

W tensorflow/core/common_runtime/executor.cc:631] 
Returning an invalid result (got nullptr instead of expected TENSOR) 
from a Compute() call.
W d:\build\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1244] 
Invalid session passedto IsModSupportNeeded
W d:\build\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1259] 
Invalid session passed to GetDeviceStats
W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1328] 
Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missinglibraries 
correspond to a valid GPU installed on your system.
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:406] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR(303)
W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:337] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR(303)
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:163] 
kernel driver does not appear to be running on this host (LAPTOP-77F4T9T1): 
The system cannot find the file specified.
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] 
when trying to load library: cuda
W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1667] 
Failed precondition: Could not find a valid device for node 'initDataset' 
with (should_prune=false)(should_skip=false), 
when using replica device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0. 
Attempting to register anyway.

其中有一行错误提示为 "InvalidStateError: Cannot use a session that has already been closed"，意思是无法使用已经关闭的会话。

错误原因

这个错误通常发生在一个会话 (Session) 已经被关闭后，仍然尝试使用它进行操作的时候。这个问题可能由以下几种情况引起：

• 在关闭会话后，尝试使用已经被释放的资源进行计算；
• 在使用 TensorFlow 的分布式计算时，由于节点之间的通信问题，导致会话被意外关闭；
• 在代码的错误处理逻辑中，没有正确地处理会话关闭的情况。

解决办法

针对不同的情况，我们可以采取不同的解决办法来避免 "InvalidStateError: Cannot use a session that has already been closed" 的错误：

• 在关闭会话之前，需要将与会话相关的资源都正确地释放掉，避免在关闭会话后再次使用已经被释放的资源；
• 如果使用 TensorFlow 的分布式计算模式，需要确保节点之间的通信稳定，并且正确地处理会话意外关闭的情况，比如重新启动会话等；
• 在代码中要对会话的关闭情况进行正确地处理，避免出现无法预料的错误。可以使用 try-except 语句来处理可能出现的异常情况，或者使用 with 语句来自动释放资源并关闭会话。

下面是一个使用 with 语句的简单示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建会话
with tf.Session() as sess:
    # 执行计算任务
    result = sess.run(...)
    # 关闭会话，自动释放资源

通过使用 with 语句，我们可以保证在退出代码块时会话会自动关闭并释放相关的资源，从而避免 "Cannot use a session that has already been closed" 的错误发生。