TensorFlow: "Intentar usar un valor no inicializado" en la inicialización de variables
Estoy tratando de implementar regresión lineal multivariante en Python usando TensorFlow, pero me he encontrado con algunos problemas lógicos y de implementación. Mi código arroja el siguiente error:
Attempting to use uninitialized value Variable
Caused by op u'Variable/read'
Idealmente la salida weights debería ser [2, 3]
def hypothesis_function(input_2d_matrix_trainingexamples,
output_matrix_of_trainingexamples,
initial_parameters_of_hypothesis_function,
learning_rate, num_steps):
# calculate num attributes and num examples
number_of_attributes = len(input_2d_matrix_trainingexamples[0])
number_of_trainingexamples = len(input_2d_matrix_trainingexamples)
#Graph inputs
x = []
for i in range(0, number_of_attributes, 1):
x.append(tf.placeholder("float"))
y_input = tf.placeholder("float")
# Create Model and Set Model weights
parameters = []
for i in range(0, number_of_attributes, 1):
parameters.append(
tf.Variable(initial_parameters_of_hypothesis_function[i]))
#Contruct linear model
y = tf.Variable(parameters[0], "float")
for i in range(1, number_of_attributes, 1):
y = tf.add(y, tf.multiply(x[i], parameters[i]))
# Minimize the mean squared errors
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_input))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
train = optimizer.minimize(loss)
#Initialize the variables
init = tf.initialize_all_variables()
# launch the graph
session = tf.Session()
session.run(init)
for step in range(1, num_steps + 1, 1):
for i in range(0, number_of_trainingexamples, 1):
feed = {}
for j in range(0, number_of_attributes, 1):
array = [input_2d_matrix_trainingexamples[i][j]]
feed[j] = array
array1 = [output_matrix_of_trainingexamples[i]]
feed[number_of_attributes] = array1
session.run(train, feed_dict=feed)
for i in range(0, number_of_attributes - 1, 1):
print (session.run(parameters[i]))
array = [[0.0, 1.0, 2.0], [0.0, 2.0, 3.0], [0.0, 4.0, 5.0]]
hypothesis_function(array, [8.0, 13.0, 23.0], [1.0, 1.0, 1.0], 0.01, 200)
5 answers
No está 100% claro en el ejemplo de código, pero si la lista initial_parameters_of_hypothesis_function es una lista de objetos tf.Variable, entonces la línea session.run(init) fallará porque TensorFlow no es (todavía) lo suficientemente inteligente como para averiguar las dependencias en la inicialización de variables. Para solucionar esto, debe cambiar el bucle que crea parameters para usar initial_parameters_of_hypothesis_function[i].initialized_value(), que añade la dependencia necesaria:
parameters = []
for i in range(0, number_of_attributes, 1):
parameters.append(tf.Variable(
initial_parameters_of_hypothesis_function[i].initialized_value()))
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
2016-03-15 15:52:28
Ejecute esto:
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
O (dependiendo de la versión de TF que tengas):
init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)
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
2017-07-12 01:14:33
Hay otro error que se relaciona con el orden al llamar a las variables globales de inicialización. He tenido la muestra de código tiene error similar FailedPreconditionError (ver arriba para traceback): Intentar usar un valor no inicializado W
def linear(X, n_input, n_output, activation = None):
W = tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_output], stddev=0.1), name='W')
b = tf.Variable(tf.constant(0, dtype=tf.float32, shape=[n_output]), name='b')
if activation != None:
h = tf.nn.tanh(tf.add(tf.matmul(X, W),b), name='h')
else:
h = tf.add(tf.matmul(X, W),b, name='h')
return h
from tensorflow.python.framework import ops
ops.reset_default_graph()
g = tf.get_default_graph()
print([op.name for op in g.get_operations()])
with tf.Session() as sess:
# RUN INIT
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# But W hasn't in the graph yet so not know to initialize
# EVAL then error
print(linear(np.array([[1.0,2.0,3.0]]).astype(np.float32), 3, 3).eval())
Usted debe cambiar a siguiente
from tensorflow.python.framework import ops
ops.reset_default_graph()
g = tf.get_default_graph()
print([op.name for op in g.get_operations()])
with tf.Session() as
# NOT RUNNING BUT ASSIGN
l = linear(np.array([[1.0,2.0,3.0]]).astype(np.float32), 3, 3)
# RUN INIT
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print([op.name for op in g.get_operations()])
# ONLY EVAL AFTER INIT
print(l.eval(session=sess))
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
2017-08-23 13:16:04
Quiero dar mi resolución, funciona cuando reemplazo la línea [session = tf.Session()] con [sess = tf.InteractiveSession()]. Espero que esto sea útil para otros.
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
2017-03-30 12:48:23
Normalmente hay dos formas de inicializar variables, 1) usando el sess.run(tf.global_variables_initializer()) como las respuestas anteriores notaron; 2) la carga del gráfico desde el punto de control.
Puedes hacer así:
sess = tf.Session(config=config)
saver = tf.train.Saver(max_to_keep=3)
try:
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(FLAGS.model_dir))
# start from the latest checkpoint, the sess will be initialized
# by the variables in the latest checkpoint
except ValueError:
# train from scratch
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
Y el tercer método es usar el tf.tren.Supervisor . El período de sesiones será
Cree una sesión en 'master', recuperando o inicializando el modelo según sea necesario, o espere a que una sesión esté lista.
sv = tf.train.Supervisor([parameters])
sess = sv.prepare_or_wait_for_session()
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
2017-11-28 03:13:43