ValueError("无法使用 `eval()` 评估张量：答案

【问题标题】：ValueError("Cannot evaluate tensor using `eval()`:ValueError("无法使用 `eval()` 评估张量：
【发布时间】：2018-06-04 15:44:39
【问题描述】：

为什么 sess 在训练中传递给消费者，但在 eval() 中却失败了 https://github.com/JasonPrendergast/AccuracyTestingaModel

我正在执行批处理精度测试并遇到错误：ValueError("Cannot evaluate tensor using eval(): No default" ValueError：无法使用 eval() 评估张量：未注册默认会话。使用with sess.as_default() 或将显式会话传递给`eval(session=sess)

我一直在使用线程进行培训，并且将会话作为 sess 传递给消费者类没有问题，如下所示：

_, c = self.sess.run([self.optimizer, self.cost], feed_dict={x: np.array(batch_x),y: np.array(batch_y)})

运行良好，我可以使用消费者类生成我的模型。但是当我尝试运行时：

result = (self.sess.run(tf.argmax(self.prediction.eval(feed_dict={x:[np.array(batch_x)]}),1)))

我得到了错误

Traceback（最近一次调用最后一次）： _bootstrap_inner 中的文件“C:\Users\jimbob\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\threading.py”，第 914 行自我运行（）文件“C:\Users\jimbob\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\threading.py”，第 862 行，运行中 self._target(*self._args, **self._kwargs) 文件“D:/mine/jobs_network/NN_size_10k_batch/testAcc2_threads.py”，第 198 行，运行中结果 = (self.sess.run(tf.argmax(self.prediction.eval(feed_dict={x:[np.array(batch_x)]}),1))) 文件“C:\Users\jimbob\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py”，第 541 行，在 eval return _eval_using_default_session(self, feed_dict, self.graph, session) _eval_using_default_session 中的文件“C:\Users\jimbob\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py”，第 4071 行 raise ValueError("无法使用eval()评估张量：没有默认值" ValueError：无法使用 eval() 评估张量：未注册默认会话。使用with sess.as_default() 或将显式会话传递给eval(session=sess)

【问题讨论】：

result = (sess.run(tf.argmax(prediction.eval(feed_dict={x:[features]}),1))) 当我没有线程时正在工作

标签： python multithreading tensorflow

【解决方案1】：

通过将result = (self.sess.run(tf.argmax(self.prediction.eval(feed_dict={x:[np.array(batch_x)]}),1))) 替换为我已经达到了我想要的结果 result=self.prediction.eval(session = self.sess,feed_dict={x: np.array(batch_x)}) result= np.array(result) outputarray.append(str((labellexicon[int(np.argmax(result))])))

【讨论】：