详解TensorFlow报”UnimplementedError: Resource variable not supported “的原因以及解决办法

目录

• TensorFlow版本不兼容
• GPU驱动问题
• 代码运行环境问题
• TensorFlow变量类型问题

在使用TensorFlow训练模型的时候，经常会出现“UnimplementedError: Resource variable not supported ”的报错。这个错误通常表示代码中使用了不被支持的资源变量类型。

造成这个错误的原因有很多种，包括TensorFlow版本不兼容、GPU驱动问题、代码运行环境等。

在下面的攻略中，我们将详细解释所有可能的原因，并提供相应的解决办法。

TensorFlow版本不兼容

如果你使用的是TensorFlow 2.0版本及以上，而代码中使用的是TensorFlow 1.x版本的代码，则会出现上述错误。对于这种情况，你可以使用一下两种方法解决：

（1）将代码中使用的TensorFlow 1.x的代码升级到TensorFlow 2.0版本及以上。

（2）使用TensorFlow 1.x版本训练模型。

GPU驱动问题

如果你的代码是在GPU环境下运行的，那么这个错误也可能是由于GPU驱动问题引起的。如果你正在使用的是NVIDIA GPU，可以使用以下命令检查驱动版本：

sudo apt-get install nvidia-smi nvidia-smi

如果你的驱动版本过低，你可以通过以下方式进行升级：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-(your driver version)

代码运行环境问题

如果你运行的代码是从别的环境转移到你的电脑上的，那么这个错误可能是由于环境变量设置不正确引起的。你可以检查一下你的运行环境是否与代码中使用的环境一致。如果不一致，你可以对环境变量进行配置，确保代码能够正确运行。

TensorFlow变量类型问题

最后，如果你的代码中使用了不被支持的TensorFlow变量类型（比如tf.contrib.framework.local_variable()），则也会出现上述错误。如果你确信这是问题出在这里了，你可以使用以下方法将变量类型转换成TensorFlow支持的类型（如tf.Variable）。

本文列举的方法并不是所有问题的解决办法，但是基本可以cover住大多数的出错情况。如果你还是没法解决问题，可以将错误信息复制一下，并提交到TensorFlow的GitHub页面上，寻求大佬们的帮助。

如果你不是很擅长TensorFlow，可以考虑通过LambdaGPU等平台提供的丰富的云计算资源来加速部署以及解决TensorFlow训练的相关问题。