Warum dieser Tensorflow Tutorial Code nicht funktioniert

Jetzt versuche ich lstm Tutorial, schau mal ein Buch. Aber es hat nicht geklappt Was ist das Problem? :

import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.contrib import rnn import pprint pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4) sess = tf.InteractiveSession() a = [1, 0, 0, 0] b = [0, 1, 0, 0] c = [0, 0, 1, 0] d = [0, 0, 0, 1] init=tf.global_variables_initializer() with tf.variable_scope('one_cell') as scope: hidden_size = 2 cell = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(num_units=hidden_size) print(cell.output_size, cell.state_size) x_data = np.array([[a]], dtype=np.float32) pp.pprint(x_data) outputs, _states = tf.nn.dynamic_rnn(cell, x_data, dtype=tf.float32) sess.run(init) pp.pprint(outputs.eval()) 

Fehlermeldung ist so. Bitte lösen Sie dieses Problem.

 Attempting to use uninitialized value one_cell/rnn/basic_rnn_cell/weights [[Node: one_cell/rnn/basic_rnn_cell/weights/read = Identity[T=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](one_cell/rnn/basic_rnn_cell/weights)]] 

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Sie definieren die Operation init vor dem Erstellen Ihrer Variablen. So wird dieser Vorgang nur auf den zu diesem Zeitpunkt definierten Variablen durchgeführt, auch wenn man ihn nach dem Erstellen der Variablen ausführt.

Also verschieben Sie einfach die Definition von init und Sie werden gut gehen.

Sie haben einige Graphenvariablen nicht initialisiert, da der Fehler erwähnt wurde. Verschieben Sie Ihren Code zu diesem und es wird funktionieren.

 outputs, _states = tf.nn.dynamic_rnn(cell, x_data, dtype=tf.float32) init=tf.global_variables_initializer() sess.run(init) 

Best Practice ist, um direkt am Ende deines Graphen und vor sess.run .

BEARBEITEN : Siehe, was tf.global_variables_initializer () unter der Haube? Für mehr Einblicke.

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