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

目录

• 问题描述
• 解决办法
• 进行变量初始化
• 使用tf.local_variables_initializer()初始化局部变量
• 使用tf.global_variables()获取所有变量，并进行初始化
• 总结

问题描述

在使用TensorFlow训练模型时，经常会遇到这样一个报错：

FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value ...

这个错误是由于在使用TensorFlow中的变量之前没有初始化导致的。TensorFlow变量需要在session中显式地进行初始化。没有初始化的变量是无法使用的。因此，如果你在运行模型之前没有初始化变量，就会收到这个错误。

解决办法

以下是解决这个问题的一些方法：

进行变量初始化

你需要使用TensorFlow变量定义一个初始化操作，然后在session中运行初始化操作。以下是示例代码：

import tensorflow as tf
# 定义变量
x = tf.Variable(tf.zeros([2, 2]), name="x")
# 定义初始化操作
init = tf.global_variables_initializer()
# 启动session
sess = tf.Session()
# 运行初始化操作
sess.run(init)
# 在session中使用变量
sess.run(x)

使用tf.local_variables_initializer()初始化局部变量

在使用TensorFlow的一些API时，需要使用tf.local_variables_initializer()来初始化变量。这种情况下，你需要运行这个initializer来初始化局部变量。示例如下：

import tensorflow as tf
# 定义局部变量
x = tf.Variable(tf.zeros([2, 2]), name="x")
# 启动session
sess = tf.Session()
# 初始化局部变量
sess.run(tf.local_variables_initializer())
# 在session中使用变量
sess.run(x)

使用tf.global_variables()获取所有变量，并进行初始化

使用tf.global_variables函数可以获取到当前图中的所有变量，使用tf.variables_initializer可以对所有变量进行初始化。以下是示例代码：

import tensorflow as tf
# 定义变量
x = tf.Variable(tf.zeros([2, 2]), name="x")
y = tf.Variable(tf.zeros([2, 2]), name="y")
# 获取所有变量
vars = tf.global_variables()
# 定义初始化操作
init = tf.variables_initializer(vars)
# 启动session
sess = tf.Session()
# 运行初始化操作
sess.run(init)
# 在session中使用变量
sess.run(x)
sess.run(y)

总结

在使用TensorFlow的变量和API时，必须确保已进行初始化。如果你遇到了FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value ...这个错误，你需要使用以上的解决办法之一来初始化变量，然后重启你的代码。