'RepeatDataset' object has no attribute 'make_initializable_iterator'
时间: 2023-11-11 07:06:05 浏览: 53
这个错误一般是因为在使用 `make_initializable_iterator` 函数之前没有先对数据集进行初始化操作。可以尝试在使用 `make_initializable_iterator` 函数之前先运行一遍数据集的初始化操作。例如,如果是使用 `tf.data.TFRecordDataset` 加载数据集,可以在定义数据集对象后添加一行代码 `dataset = dataset.repeat().shuffle(...).batch(...).prefetch(...)`,然后再使用 `make_initializable_iterator` 函数。
相关问题
'PrefetchDataset' object has no attribute 'make_initializable_iterator'
这个错误通常是因为TensorFlow版本不兼容而导致的。在TensorFlow 2.0及以上版本中, `make_initializable_iterator` 已经被弃用了,因此在新版本中使用旧版本的代码时可能会出现这个错误。
解决方案是将代码更新为TensorFlow 2.0及以上版本的语法,或者在旧版本中使用 `make_one_shot_iterator` 而不是 `make_initializable_iterator`。如果你需要使用可初始化的迭代器,可以使用 `tf.data.Iterator.from_structure` 方法代替 `make_initializable_iterator`。
如果你正在使用较新的TensorFlow版本,则可能是你的代码中有其他问题导致了这个错误。你可以检查一下你的代码,确保没有拼写错误或语法错误,并且正确地使用了迭代器。
'PrefetchDataset' object has no attribute 'make_initializable_iterator'我应该怎么修改?
这个错误通常是因为 `PrefetchDataset` 对象没有 `make_initializable_iterator` 属性导致的。你可以尝试使用 `make_one_shot_iterator` 替换 `make_initializable_iterator`,因为 `PrefetchDataset` 对象是一种迭代器,可以使用 `make_one_shot_iterator` 来创建迭代器。如果你的代码中需要使用 `make_initializable_iterator`,则需要将 `PrefetchDataset` 对象转换为 `Dataset` 对象,然后再使用 `make_initializable_iterator`。具体操作如下:
```python
# 假设 ds 是一个 PrefetchDataset 对象
ds = ds.as_dataset() # 转换为 Dataset 对象
iterator = ds.make_initializable_iterator()
```
这样就可以使用 `make_initializable_iterator` 了。