Tensorflow session et contexte de graphique

Question

Ma question concerne le contexte et les sessions et le graphique par défaut de TensorFlow.

Le problème: tensorflow est incapable de nourrir un espace réservé dans le scénario suivant: Fonction Test définit un graphique. La fonction Test_Once définit une session. Lorsque la fonction Test appelle Test_Once -> L'alimentation échoue. Lorsque je change le code, la fonction Test déclare le graphique + la session -> tout fonctionne.

Voici le code:

def test_once(g, saver, summary_writer, logits, images, summary_op): 
    """Run a session once for a givven test image. 

    Args: 
    saver: Saver. 
    summary_writer: Summary writer. 
    logits: 
    summary_op: Summary op. 
    """ 
    with tf.Session(graph=g) as sess: 
    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(FLAGS.checkpoint_dir) 
    if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: 
     # Restores from checkpoint 
     saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) 

     # extract global_step from it. 
     global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] 
    else: 
     print('No checkpoint file found') 
     return 

    images.astype(np.float32) 

    predictions = sess.run(logits, feed_dict={'InputPlaceHolder/TestInput:0':images}) 

    summary = tf.Summary() 
    summary.ParseFromString(sess.run(summary_op)) 
    summary_writer.add_summary(summary, global_step) 

    return (predictions) 


def test(): 
    """Test LCPR with a test image""" 
    with tf.Graph().as_default() as g: 

    # Get image for testing 
    images, labels = lcpr.test_input() 

    # Build a Graph that computes the logits predictions from the 
    # inference model. 
    with tf.name_scope('InputPlaceHolder'): 

     test_image_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, (None,None,None,3), 'TestInput') 
     # Display the training images in the visualizer. 
     # The 'max_outputs' default is 3. Not stated. (Max number of batch elements to generate images for.) 
     #tf.summary.image('input_images', test_image_placeholder) 


    with tf.name_scope('Inference'): 
     logits = lcpr.inference(test_image_placeholder) 


    # Restore the moving average version of the learned variables for eval. 
    variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(
     lcpr.MOVING_AVERAGE_DECAY) 
    variables_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() 
    saver = tf.train.Saver(variables_to_restore) 

    # Build the summary operation based on the TF collection of Summaries. 
    writer = tf.summary.FileWriter("/tmp/lcpr/test") 
    writer.add_graph(g) 

    summary_op = tf.summary.merge_all() 
    summary_writer = tf.summary.FileWriter(FLAGS.test_dir, g) 

    #Sadly, this will not work:  
    predictions = test_once(g, saver, summary_writer, logits, images, summary_op) 

    '''Alternative working option : 
    with tf.Session() as sess: 
     ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(FLAGS.checkpoint_dir) 
     if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: 
      # Restores from checkpoint 
      saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) 
      # Assuming model_checkpoint_path looks something like: 
      # /my-favorite-path/cifar10_train/model.ckpt-0, 
      # extract global_step from it. 
      global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] 
     else: 
      print('No checkpoint file found') 
      return 

     x = sess.run(logits, feed_dict={'InputPlaceHolder/TestInput:0':images}) 
     print(x) 
    ''' 

Le code ci-dessus yeilds une erreur que l'espace réservé n'est pas alimenté:

InvalidArgumentError (voir ci-dessus retraçage): Vous devez nourrir une valeur pour tenseur d'espace réservé 'InputPlaceHolder/TestInput' avec dtype float

Et ce n'est pas que TensorFlow ne reconnaît pas l'espace réservé. Si je change le nom de 'InputPlaceHolder/TestInput: 0' en 'InputPlaceHolder/TestInput: 1' Je reçois un message apaisant que 'InputPlaceHolder/TestInput' existe mais a seulement 1 sortie. Cela a du sens, et je suppose que la session s'exécute sur mon graphique par défaut.

Les choses ne fonctionnent que pour moi si je reste dans le même def: Si je change le code en exécutant la partie commentée (en commençant 'avec tf.Session() comme sess :) directement à partir de la première fonction tout travaux.

Je me demande ce qui me manque? Ma conjecture est liée au contexte, peut-être ne pas affecter la session au graphique? Merci de votre aide!

Answer 1

Résolu. Erreur stupide test_once appelle deux fois sess.run. Sur la deuxième fois, en effet aucun espace réservé n'est alimenté ....: summary.ParseFromString (sess.run (summary_op))