Tensorflow 错误：变量 gru_def/rnn/gru_cell/gates/kernel 不存在，或者不是使用 tf.get_variable() 创建的答案

【问题标题】：Tensorflow error: Variable gru_def/rnn/gru_cell/gates/kernel does not exist, or was not created with tf.get_variable()Tensorflow 错误：变量 gru_def/rnn/gru_cell/gates/kernel 不存在，或者不是使用 tf.get_variable() 创建的
【发布时间】：2018-01-07 12:44:33
【问题描述】：

这是我第一次使用 python 和 tensorflow 进行编程。我想使用动态 RNN 来构建句子嵌入。这是我用 jupyter 编写的代码的一部分。

graph = tf.Graph()
x_data = tf.placeholder(tf.int32, [None,None])
sequence_lengths = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None])
embedding_mat = tf.Variable(tf.random_uniform([vocab_size,embedding_size],  0.0, 1.0),dtype=tf.float32)
embedding_output = tf.nn.embedding_lookup(embedding_mat,x_data)

with tf.variable_scope('cell_def'):
    cell =tf.contrib.rnn.GRUCell(num_units = rnn_size)
    hidden_state_in =cell.zero_state(batch_size,tf.float32) 
with tf.variable_scope('gru_def'):
    output, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell,embedding_output,initial_state=hidden_state_in,dtype=tf.float32,sequence_length=sequence_lengths)

with tf.Session(graph=graph) as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    feed_dict = {x_data:embedding_output}
    sess.run(output,feed_dict=feed_dict)
    #tf.get_variable_scope().reuse_variables()    
sess.close()

当我运行我的代码时，我得到了这个错误：

变量 gru_def/rnn/gru_cell/gates/kernel 已经存在，不允许。您的意思是在 VarScope 中设置 reuse=True 或 reuse=tf.AUTO_REUSE 吗？最初定义于：

我尝试通过调用 tf.get_variable_scope().reuse_variables() 将重用标志设置为 True 来解决此问题，但错误仍然存在。

然后，我在 GRUCell 中添加了一个 reuse 参数，但出现了这个错误：

ValueError: 变量 gru_def/rnn/gru_cell/gates/kernel 不存在，或者不是用 tf.get_variable() 创建的。你的意思是设置 VarScope 中的重用=tf.AUTO_REUSE？

cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(num_units = rnn_size,reuse=True)

你能帮帮我吗？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow neural-network deep-learning recurrent-neural-network

【解决方案1】：

在张量流 1.3+ 中：

cell = tf.contrib.rnn.GRUCell(num_units=rnn_size, reuse=tf.AUTO_REUSE)

【讨论】：

感谢您的回复。它有效，但我收到另一个错误：“TypeError：提要的值不能是 tf.Tensor 对象。可接受的提要值包括 Python 标量、字符串、列表、numpy ndarray 或 TensorHandles。”我认为我对 feed_dict 有问题，特别是 tf.nn.embedding_lookup 返回一个张量。你能帮我解决这个问题吗？
您最好写一个不同的问题，以便我或其他人可以回答。但简而言之，您需要使用索引一词。 embedding_output 是你提供给 RNN 的嵌入，这是正确的，但不是 feed_dict
对不起。我现在点击了复选标记。感谢您的回复。如果您的建议后我无法解决问题，我会写一个不同的问题。