我试图运行一个AdamOptimizer进行一步训练,但没有成功。
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
sess.run(optimizer.minimize(cost), feed_dict={X:X_data, Y: Y_data})
控制台发出一个看起来很难看的错误:
FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value beta1_power
[[Node: beta1_power/read = Identity[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@W1"], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](beta1_power)]]
在代码中,cost是一个定义良好的函数,它使用两个参数X,Y(分别输入NN和训练标签)实现conv NN和logistic loss函数
有什么可能是错的吗?
optimizer.minimize(cost)
正在图表中创建新值和变量。当您调用
sess.run(init)
时,.minimize
方法创建的变量尚未定义:由此您的错误。您只需在调用
tf.global_variables_initializer()
之前声明最小化操作:相关问题 更多 >
编程相关推荐