python - Tensorflow在一个循环中多次运行session

Question

我正在尝试使用简单的 Tensorflow 代码多次计算两个矩阵的乘积。我的代码如下:

import numpy as np
import tensorflow as tf

times = 10
alpha = 2
beta = 3

graph = tf.Graph()

with graph.as_default():
    A = tf.placeholder(tf.float32)
    B = tf.placeholder(tf.float32)
    C = tf.placeholder(tf.float32)
    alpha = tf.constant(2.0, shape=[1, 1])
    beta = tf.constant(3.0, shape=[1, 1])
    D = alpha*tf.matmul(A, B) + beta*C          

with tf.Session(graph=graph) as session:
    tf.initialize_all_variables().run()
    for time in xrange(1, 2):
        N = 10**time
        a = tf.constant(np.random.random((N, N)))
        b = tf.constant(np.random.random((N, N)))
        c = tf.constant(np.random.random((N, N)))

        for num in xrange(1, 3):
            print num
            session.run(D, feed_dict={A:a.eval(), B:b.eval(), C:c.eval()})      
            c = D

在 for 循环中运行 session.run() 时:

for num in xrange(1, 3):
    print num
    session.run(D, feed_dict={A:a.eval(), B:b.eval(), C:c.eval()})      
    c = D

我收到以下错误:

我在 Tensorflow 网站上查看了 MNIST 的示例代码，但它们以类似的方式在 for 循环中运行“session.run()”。我正在寻找有关为什么我的代码中的“session.run()”在 for 循环内不起作用的任何见解。

谢谢。

Answer 1

with tf.Session(graph=graph) as session:
    tf.initialize_all_variables().run()
    for time in xrange(1, 2):
        N = 10**time
        a = np.random.random((N, N))
        b = np.random.random((N, N))
        c = np.random.random((N, N))

        for num in xrange(1, 3):
            print num
            c = session.run(D, feed_dict={A:a, B:b, C:c})

您可以直接输入 numpy 数组，Session.run(D, ...) 返回 D 的 评估。