禁用eager execution
时间: 2023-02-11 20:40:19 浏览: 72
Eager execution是TensorFlow中一种默认的计算模式,在这种模式下,程序会立即执行算法和计算,而不是等待最后才执行。要禁用eager execution,可以在程序开头使用tf.compat.v1.disable_eager_execution()来禁用它。
相关问题
报错RuntimeError: Exporting/importing meta graphs is not supported when eager execution is enabled. No graph exists when eager execution is enabled.
这个错误通常是由于你的TensorFlow版本启用了Eager Execution(即立即执行模式),而在Eager Execution模式下,无法导出/导入Meta Graph。
解决这个问题的方法之一是禁用Eager Execution。你可以使用以下代码在TensorFlow 2.0中禁用Eager Execution:
```python
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
```
如果你正在使用TensorFlow 1.x,则可以按照以下方式禁用Eager Execution:
```python
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
```
如果你需要使用Eager Execution,但又需要导出/导入Meta Graph,则可以使用`tf.compat.v1.Session()`来创建一个不启用Eager Execution的会话。例如,你可以按照以下方式导出Meta Graph:
```python
import tensorflow as tf
# 构建计算图
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='x')
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name='y')
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name='W')
b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name='b')
logits = tf.matmul(x, W) + b
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y))
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss)
# 创建会话并导出Meta Graph
with tf.compat.v1.Session() as sess:
sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
saver = tf.compat.v1.train.Saver()
saver.save(sess, 'my-model', global_step=0, write_meta_graph=True)
```
在这个示例中,我们使用`tf.compat.v1.Session()`创建了一个不启用Eager Execution的会话,并使用`saver.save()`方法导出了Meta Graph,使得我们可以在其他地方导入该图。
RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.
这个错误是因为 TensorFlow 在启用 Eager Execution 模式时不能使用 tf.placeholder()。Eager Execution 是 TensorFlow 2.0 新引入的特性,它允许您立即评估操作,而不需要构建计算图并使用 Session 进行评估。
要解决这个问题,您需要使用 TensorFlow 2.0 中的新特性 tf.constant() 或 tf.Variable() 来代替 tf.placeholder()。如果您必须使用 tf.placeholder(),则需要禁用 Eager Execution 模式。
以下是使用 tf.constant() 和禁用 Eager Execution 模式的示例:
```
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_eager_execution()
# create a placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784))
# use a constant instead
x = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=tf.float32)
# rest of your code
...
```
请注意,tf.placeholder() 在 TensorFlow 2.0 中已经被删除,因此建议您使用 tf.data.Dataset() 或 tf.keras.utils.Sequence() 来代替它。