session.run(tf.global_variables_initializer()) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'run'
时间: 2023-11-20 21:57:20 浏览: 35
根据提供的引用内容,出现AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'run'的原因是session为None,即没有被正确初始化。而session.run(tf.global_variables_initializer())的作用是初始化全局变量,如果没有正确初始化,就会出现上述错误。
解决这个问题的方法是在运行session之前,先创建一个session对象并将其分配给一个变量。例如:
```python
import tensorflow as tf
# 创建一个session对象
sess = tf.Session()
# 初始化全局变量
sess.run(tf.global_variables_initializer())
```
相关问题
sess.run(tf.global_variables_initializer())什么意思
`sess.run(tf.global_variables_initializer())` 是 TensorFlow 中用来初始化所有全局变量的语句。在 TensorFlow 中,定义了各种变量和操作,但是在实际运行的时候,需要将这些变量和操作加载到计算图中,然后使用会话(Session)来执行该计算图。在计算图运行之前,需要将所有的变量进行初始化,才能开始计算。`tf.global_variables_initializer()` 是一个操作,用于初始化所有的 TensorFlow 变量。`sess.run()` 则是用于执行 TensorFlow 的操作的函数,所以`sess.run(tf.global_variables_initializer())` 就是将所有变量初始化的操作运行起来。
sess=tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer())
这段代码的作用是创建一个会话(Session)对象sess,并且运行tf.global_variables_initializer()操作,这个操作会对所有的全局变量(global variables)进行初始化。
在tensorflow中,变量(variable)是一种特殊的张量(tensor),它的值可以在计算过程中被改变。全局变量是指那些在计算图(computation graph)中定义的变量,它们的作用域(scope)是整个计算图,而不仅仅是在某个函数或者代码块中。在tensorflow中,全局变量的定义方式通常是:
```python
import tensorflow as tf
# 定义一个全局变量
global_var = tf.Variable(0, name='global_var')
# 其他操作
...
```
在定义全局变量之后,我们需要使用tf.global_variables_initializer()操作来对它进行初始化,这个操作会返回一个操作(operation),我们需要在会话中运行这个操作才能对全局变量进行初始化。也就是说,在我们运行计算图之前,需要先创建一个会话对象sess,然后运行初始化操作,这样我们才能在计算图中使用这些全局变量。