嘗試將NN定義為類時初始化tf.variable時出錯

Question

我正在嘗試使用python類定義一個簡單的tensorflow圖，如下所示：

import numpy as np
import tensorflow as tf

class NNclass:

def __init__(self, state_d, action_d, state):
    self.s_dim = state_d
    self.a_dim = action_d
    self.state = state
    self.prediction

@property
def prediction(self):
    a = tf.constant(5, dtype=tf.float32)
    w1 = tf.Variable(np.random.normal(0, 1))
    return tf.add(a, w1)

state = tf.placeholder(tf.float64, shape=[None, 1])
NN_instance = NNclass(1, 2, state)

ses = tf.Session()
ses.run(tf.global_variables_initializer())

nn_input = np.array([[0.5], [0.7]])
print(ses.run(NN_instance.prediction,  feed_dict={state: nn_input}))

當我運行此代碼時，出現以下錯誤：

FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value Variable_1

我的看法是，我有一個NNclass實例，並且遍歷了tf圖，因為def__init__遍歷了預測方法。 但是我不明白為什么運行此命令會產生上述錯誤。 任何幫助請謝謝

Answer 1

創建所有變量后，應調用tf.global_variables_initializer() 。 在您的示例中， prediction函數定義w1變量，直到ses.run()才初始化。

您可以在__init__函數內部創建變量，如下所示：

class NNclass:
    def __init__(self, state_d, action_d, state):
        self.s_dim = state_d
        self.a_dim = action_d
        self.state = state
        self.a = tf.constant(5, dtype=tf.float32)
        self.w1 = tf.Variable(np.random.normal(0, 1))

    @property
    def prediction(self):
        return tf.add(self.a, self.w1)

Answer 2

在執行操作時將函數的結果傳遞給sess.run()並不是最佳實踐，這會造成混亂。

配置網絡的一種更好的做法是創建一個build_graph()函數，其中定義了所有的tensorflow操作。 然后返回您需要計算的張量（更好的是，將它們存儲在字典中或將它們另存為對象的屬性）。

例：

def build_graph():
  a = tf.constant(5, dtype=tf.float32)
  w1 = tf.Variable(np.random.normal(0, 1))
  a_plus_w = tf.add(a, w1)
  state = tf.placeholder(tf.float64, shape=[None, 1])
  return a_plus_w, state

a_plus_w, state = build_graph()
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

nn_input = np.array([[0.5], [0.7]])
print(sess.run(a_plus_w,  feed_dict={state: nn_input}))

您犯的關鍵錯誤是您沒有將張量流的開發兩個階段分開。 您有一個“構建圖”階段，在其中定義了要執行的所有數學運算，然后是“執行”階段，在此階段中，您使用sess.run要求tensorflow為您執行計算。 當您調用sess.run您需要傳遞tensorflow想要計算的張量（已經在圖中定義的tf對象）。 您不應該將tensorflow傳遞給函數來執行。