在Keras中,当对张量变量调用eval()时出错,可能是由于以下原因之一:
tf.keras.backend.clear_session()
来清除之前的会话,并使用tf.keras.backend.set_session()
来设置新的会话。model.load_weights()
方法加载预训练的模型权重。model.compile()
方法来编译模型。tf.Variable()
或其他相关方法来创建和初始化张量变量。如果以上方法都没有解决问题,可以尝试以下步骤进行调试:
总结:在Keras中对张量变量调用eval()时出错可能是由于未正确初始化Keras会话、未正确加载模型权重、未正确编译模型、未正确传递输入数据或张量变量未被正确定义等原因导致。可以根据具体情况逐一排查并解决问题。
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