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我使用 tf.keras.Input 作为输入层构建我的网络。
input_image = tf.keras.Input(shape=(None, None, 3), name='input_image')
最后,在运行以创建 MonitoredTrainingSession 时,出现占位符错误:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'input_image' with dtype float and shape [?,?,?,3]this exception is raised from
ready_value = sess.run(op)
insession_manager.py
called byhook.after_create_session(self.tf_sess, self.coord)
任何关于带占位符的 SyncReplicasOptimizer 的想法都是值得赞赏的。
最佳答案
终于找到问题所在:我的代码中 SyncReplicaOptimizer 和批量规范化更新之间存在冲突。
with tf.control_dependencies(update_ops):
self.train_op = self.optimizer.minimize(self.loss, global_step=self.global_step)
这种样式更新会引发异常,但是在分离控制依赖后,同时运行train_op和update_ops可以避免这个问题。
但无论如何,我还没有弄清楚解决问题的洞察原因或下降方法。
关于python - 带有 SyncReplicasOptimizer Hook 的 MonitoredTrainingSession 不能用占位符初始化,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51287790/
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