显式tensorflow会话给出了Tensorflow/nmt中的获取错误

Question

这种tf.session工作得很好：

with tf.Session(graph=self.infer_model.graph, config=utils.get_config_proto()) as sess:
          loaded_infer_model = model_helper.load_model(self.infer_model.model, self.ckpt, sess, "infer")

但是为了重用，我必须保持持久的会话。因此，我没有通过"with“语句创建tf.session，而是创建了一个下面：

sess = tf.Session(
            graph=infer_model.graph, config=utils.get_config_proto())
loaded_infer_model = model_helper.load_model(
              infer_model.model, ckpt, sess, "infer")

但这会导致以下错误(在model_helper.load_model中)：请有人建议如何加载可以重用的显式会话吗？

文件"/home/pksingh/sans/app/nmt/model_helper.py"，第444行，在load_model session.run(tf.tables_initializer()) File tf.tables_initializer第889行中，在run run_metadata_ptr)文件"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py"，第1103行中，在_run self._graph中，在_run self._graph中，文件"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py"，( feed_handles=feed_handles)第414行，init self._fetch_mapper =_FetchMapper.for_fetch(提取)文件self._fetch_mapper第242行，for_fetch返回_ElementFetchMapper(提取，文件"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py"，第278行，在init‘张力中。(%s)‘% ( Fetch，str(E)) ValueError: Fetch参数不能解释为张量。(操作名："init_all_tables“op："NoOp”不是此图的元素。)

Answer 1

实现这一目标的最佳选择是使用交互式会话。您可以初始化这样的交互式会话：

sess = tf.InteractiveSession()

有关更多细节，请访问此链接。