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

目录

• 原因
  • 变量未初始化
  • 会话未初始化
  • 变量名错误
• 解决办法
  • 显式初始化变量
  • 正确命名变量
  • 使用变量作用域
• 总结

在使用TensorFlow的过程中，可能会遇到"FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized variable"这个报错。这个报错的意思是尝试使用未初始化的变量，原因是有些变量需要在建立计算图之后才能初始化。下面将介绍这个问题的详细原因以及解决办法的完整攻略。

原因

变量未初始化

这个错误通常是由于变量未初始化引起的。TensorFlow定义变量时，它们在被使用之前必须被初始化。如果变量未初始化，那么在试图使用它们时，就会出现“FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized variable”的错误。

会话未初始化

另一种情况是，在使用Session()启动计算图之前，虽然变量已被初始化，但它们仍然是未初始化的状态。在这种情况下，需要在启动会话之前手动初始化变量。

变量名错误

有时候变量名可能会有拼写错误或引用错误，导致无法找到变量并出现错误。在这种情况下，需要仔细检查代码中的变量名是否拼写正确。

解决办法

显式初始化变量

在使用Session()启动计算图之前，需要显式初始化变量。可以使用tf.global_variables_initializer()进行初始化，如下所示：

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

在这种情况下，初始化所有变量。

如果只需要初始化部分变量，可以使用tf.variables_initializer()，它接受一个变量列表作为参数，如下所示：

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.variables_initializer([var_1, var_2, var_3]))

正确命名变量

如果命名变量时出现了拼写错误或引用错误，则需要仔细检查代码中的变量名并纠正错误。可以使用tf.train.list_variables()检查变量名是否正确。例如，以下代码将输出所有变量的名称和形状：

from tensorflow.python.tools import inspect_checkpoint as chkp
chkp.print_tensors_in_checkpoint_file(file_name, tensor_name='', all_tensors=True)

使用变量作用域

为避免变量名称重复，可以使用变量作用域。使用tf.variable_scope()创建一个作用域，如下所示：

with tf.variable_scope('scope_name'):
    var1 = tf.get_variable('name1', shape=[2, 3], initializer=tf.zeros_initializer())
    var2 = tf.get_variable('name2', shape=[3, 4], initializer=tf.ones_initializer())

在这个例子中，作用域名称为“scope_name”，变量名为“name1”和“name2”，并使用zeros_initializer()和ones_initializer()初始化它们。可以通过tf.get_variable()获取变量，而不是通过tf.Variable()创建变量。

总结

如果TensorFlow代码中出现“FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized variable”的错误，需要确定变量是否已被初始化，并检查变量名是否正确。使用变量作用域可以避免变量名称重复。

在初始化变量之前，必须使用Session()启动计算图。可以使用tf.global_variables_initializer()初始化所有变量，或使用tf.variables_initializer()初始化特定变量。