Tensorflow:将值输入到现有占位符或将其删除
Tensorflow:将值输入到现有占位符或将其删除
提问于 2018-06-03 19:26:58
我正在实现一个自定义的keras回调，并且在同一模型上执行两个连续的训练阶段。
在回调中，我创建了几个占位符，以便在训练结束时为评估提供一些度量值。对于第一个训练阶段，这是很好的，因为占位符不存在，然而，在第二个训练阶段，这将导致错误，因为tensorflow将创建第二组占位符，但具有索引名称。
因此，我正在寻找一种解决方案，要么将第一个训练阶段的值输入到占位符中(可能类似于按名称查找占位符，然后将值输入其中)，要么按名称删除某些占位符，以便我可以创建新的占位符
编辑：
来澄清我目前的处境。我实现了这个自定义的Keras回调函数(我将省略度量的计算)：
class Metric(keras.callbacks.Callback):
def __init__(self):
self.val_prec_ph = tf.placeholder(shape=(), dtype=tf.float64, name="prec")
tf.summary.scalar("val_precision", self.val_prec_ph)
self.merged = tf.summary.merge_all()
self.writer = tf.summary.FileWriter(self.log_dir)
def on_train_begin(self, logs={}):
self.precision = []
def on_train_end(self, logs={}):
//do some calculations
self.precision.append(calculation)
summary = self.session.run(self.merged,
feed_dict={self.val_prec_ph: self.precision[-1]})
self.writer.add_summary(summary)
self.writer.flush()这基本上就是我用来做占位符的框架。由于连续运行，tensorflow将执行以下操作:第一次训练将不会出现问题，并将占位符命名为"prec“。然而，在第二次运行中，tensorflow会将self.val_prec_ph占位符命名为类似于"prec_“的名称，这将导致错误，即"prec”占位符尚未被馈送，尽管它仍然在那里。
因此，我要么直接写入"prec“占位符，要么在第一次运行后将其删除，这样就不会有重复的内容。
这就是为什么我在训练结束的时候这样做的原因。是另一个故事，它有另一个问题。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-06-03 21:08:22
以下是您特定问题的可能解决方案，按名称在图形中搜索占位符(使用tf.Graph().get_tensor_by_name())，如果找不到则创建占位符：
class Metric(keras.callbacks.Callback):
def __init__(self, ph_name="prec"):
try:
self.val_prec_ph = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(
ph_name + ':0')
# Check this solution by @rvinas to cover possible suffix/scope errors:
# https://stackoverflow.com/a/38935343/624547
except KeyError:
self.val_prec_ph = tf.placeholder(shape=(), dtype=tf.float64,
name=ph_name)
tf.summary.scalar("val_precision", self.val_prec_ph)
self.merged = tf.summary.merge_all()
self.writer = tf.summary.FileWriter(self.log_dir)
# ...页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50665873
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