Error TensorFlow encontrado en Tutorial

¿Me atrevo siquiera a preguntar? Esta es una tecnología tan nueva en este punto que no puedo encontrar una manera de resolver este error aparentemente simple. El tutorial que estoy repasando se puede encontrar aquí - http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts

Literalmente copié y pegué todo el código en IPython Notebook y en el último fragmento de código obtengo un error.

# To train and evaluate it we will use code that is nearly identical to that for the simple one layer SoftMax network above.
# The differences are that: we will replace the steepest gradient descent optimizer with the more sophisticated ADAM optimizer.

cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(20000):
    batch = mnist.train.next_batch(50)
    if i%100 == 0:
        train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
    print "step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy)
    train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

print "test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={
    x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})

Después de ejecutar este código, recibo este error.

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-46-a5d1ab5c0ca8> in <module>()
     15 
     16 print "test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={
---> 17     x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})

/root/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.pyc in eval(self, feed_dict, session)
    403 
    404     """
--> 405     return _eval_using_default_session(self, feed_dict, self.graph, session)
    406 
    407 

/root/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.pyc in _eval_using_default_session(tensors, feed_dict, graph, session)
   2712     session = get_default_session()
   2713     if session is None:
-> 2714       raise ValueError("Cannot evaluate tensor using eval(): No default "
   2715                        "session is registered. Use 'with "
   2716                        "DefaultSession(sess)' or pass an explicit session to "

ValueError: Cannot evaluate tensor using eval(): No default session is registered. Use 'with DefaultSession(sess)' or pass an explicit session to eval(session=sess)

Pensé que Es posible que tenga que instalar o reinstalar TensorFlow a través de conda install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl pero conda ni siquiera sabe cómo instalarlo.

¿alguien tiene alguna idea de cómo solucionar este error?

Author: NickTheInventor, 2015-11-18
Source

2 answers

Lo descubrí. Como ves en el error de valor, dice No default session is registered. Use 'with DefaultSession(sess)' or pass an explicit session to eval(session=sess) así que la respuesta que se me ocurrió es pasar una sesión explícita a la evaluación, tal como dice. Aquí es donde hice los cambios.

if i%100 == 0:
        train_accuracy = accuracy.eval(session=sess, feed_dict={x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})

Y

train_step.run(session=sess, feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

Ahora el código funciona bien.

 29
Author: NickTheInventor,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2015-11-18 17:09:07

Me encontré con un error similar cuando probé un ejemplo simple de tensorflow.

import tensorflow as tf
v = tf.Variable(10, name="v")
sess = tf.Session()
sess.run(v.initializer)
print(v.eval())

Mi solución es usar sess. as_default (). Por ejemplo, cambié mi código a lo siguiente y funcionó:

import tensorflow as tf
v = tf.Variable(10, name="v")
with tf.Session().as_default() as sess:
  sess.run(v.initializer)      
  print(v.eval())

Otra solución puede ser utilizar InteractiveSession. La diferencia entre InteractiveSession y Session es que una InteractiveSession se convierte en la sesión predeterminada para que pueda ejecutar() o eval() sin llamar explícitamente a la sesión.

v = tf.Variable(10, name="v")
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(v.initializer)
print(v.eval())
 1
Author: N.Hung,
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/ajaxhispano.com/template/agent.layouts/content.php on line 61
2017-12-30 06:44:58