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あえて聞いてもいいですか？これは現時点では非常に新しいテクノロジーであるため、この一見単純なエラーを解決する方法を見つけることができません。これから説明するチュートリアルは、 http: //www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts にあります。

すべてのコードを文字通りコピーして IPython Notebook に貼り付けたところ、コードの最後のチャンクでエラーが発生しました。

# To train and evaluate it we will use code that is nearly identical to that for the simple one layer SoftMax network above.
# The differences are that: we will replace the steepest gradient descent optimizer with the more sophisticated ADAM optimizer.

cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(20000):
    batch = mnist.train.next_batch(50)
    if i%100 == 0:
        train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
    print "step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy)
    train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

print "test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={
    x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})

このコードを実行すると、このエラーが発生します。

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-46-a5d1ab5c0ca8> in <module>()
     15 
     16 print "test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={
---> 17     x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})

/root/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.pyc in eval(self, feed_dict, session)
    403 
    404     """
--> 405     return _eval_using_default_session(self, feed_dict, self.graph, session)
    406 
    407 

/root/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.pyc in _eval_using_default_session(tensors, feed_dict, graph, session)
   2712     session = get_default_session()
   2713     if session is None:
-> 2714       raise ValueError("Cannot evaluate tensor using eval(): No default "
   2715                        "session is registered. Use 'with "
   2716                        "DefaultSession(sess)' or pass an explicit session to "

ValueError: Cannot evaluate tensor using eval(): No default session is registered. Use 'with DefaultSession(sess)' or pass an explicit session to eval(session=sess)

conda install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whlを介して TensorFlow をインストールまたは再インストールする必要があるかもしれないと考えましたが、conda は知りませんインストール方法。

このエラーを回避する方法を知っている人はいますか?

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2 に答える 2

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私はそれを考え出した。値のエラーでわかるNo default session is registered. Use 'with DefaultSession(sess)' or pass an explicit session to eval(session=sess)ように、私が思いついた答えは、それが言うように、明示的なセッションを eval に渡すことです。ここで変更を加えました。

if i%100 == 0:
        train_accuracy = accuracy.eval(session=sess, feed_dict={x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})

と

train_step.run(session=sess, feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

現在、コードは正常に機能しています。

于 2015-11-18T17:09:07.890 に答える