python - 错误: TensorFlow: tf. 程序启动时必须调用enable_eager_execution

Question

我正在尝试修改来自 github 的代码:

我收到这个错误:

tf.enable_eager_execution must be called at program startup.

我认为它来自这些代码行:

from __future__ import print_function
import make_dataset

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.eager as tfe
tf.enable_eager_execution()

此外，我认为我需要急切执行的原因是因为在我的 with tf.session block 中:

将 tf.Session() 作为 session :

# Run the initializer
sess.run(iterator.initializer)

for step in range(1, num_steps+1):
    batch_x, batch_y = myDataset.batch(4)#line where error occurs
    # Run optimization op (backprop)
    sess.run(train_op, feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y})

---

我得到错误:

RuntimeError: dataset.__iter__() 仅在启用 eager execution 时受支持

因此，在决定更改迭代器或启用即时执行方面的指导会很棒。

非常感谢，乔希

Answer 1

Eager Execution 设置只能通过重置运行时来更改。要重置运行时，请在您的菜单中查找如何重置运行时，在我的例子中，我必须导航到 Runtime->Reset all runtimes 并单击 Yes。

这有点违反直觉，因为 iPython 执行会记住您第一次执行代码时选择的设置。这意味着，如果您在启用 Eager Execution 的情况下实例化 Tensorflow，则从该单元中删除代码并再次运行它不会禁用 Eager Execution。同样，如果您在未启用 Eager Execution 的情况下实例化 Tensorflow，则将启用 Eager Execution 的代码添加到导入 Tensorflow 的单元 block 并重新运行该单元格不会启用 Eager Execution。

解决方案是在运行单元之前重置运行时并更新代码。当您执行此操作时，Tensorflow 将在启用或禁用 Eager Execution 的适当设置下运行。