pas en mesure de créer une population active de réseau neuronal avec tflearn (Tensorflow)

Question

Je veux former un réseau de neurones avec un algorithme génétique. J'utilise la bibliothèque tflearn pour créer mon réseau. Quand je prédis le résultat de mon réseau une fois tout va bien, cependant quand je crée une boucle où à chaque itération je crée un nouveau modèle du réseau j'obtiens des erreurs. Dans la première itération tout fonctionne encore, mais dans la deuxième itération j'ai une erreur indiquant:

ne peuvent pas nourrir la valeur de forme (145, 5, 1) pour Tensor u'InputData/X: 0' , qui a une forme « (?, 145, 5, 1)

J'ai même essayé d'effacer toutes mes variables à la fin de la boucle, recréer la classe et exécutez à nouveau la fonction, mais au cours de la deuxième itération j'avais encore l'erreur.

Ceci est mon principal:

for x in range(0, 5): 
     model = self.build_model() 
     result_ETH = self.calculate_model_performance(model) 

c'est mon build_model

input_layer = input_data(shape = [None, self.input_length, self.input_types, 1]) 
     fc1 = fully_connected(input_layer, self.neurons_layer_1, activation = 'relu', trainable = False, name = "full1") 
     fc2 = fully_connected(fc1, self.neurons_layer_2, activation = 'relu', trainable = False, name = "full2") 
     fc3 = fully_connected(fc2, self.neurons_layer_3, activation = 'relu', trainable = False, name = "full3") 
     network = fully_connected(fc3, 2, activation = 'softmax') 
     model = tflearn.DNN(network, clip_gradients=0., tensorboard_verbose=0) 
    return model 

La partie de calculate_model_performance donnant l'erreur

predictset = self.create_predict_set(timepoint, ETH) 
reshaped = predictset.reshape([-1,self.look_back+1,5,1]) 
prediction = model.predict(reshaped) 

Lorsque j'imprime la forme de la variable remodelée, c'est la même chose en première et deuxième itération

Answer 1

moi-même je trouvé besoin d'ajouter

with tf.Graph().as_default():