python中的一个类中的Tensorflow会话？答案

【问题标题】：Tensorflow session in a class in python?python中的一个类中的Tensorflow会话？
【发布时间】：2019-07-21 22:05:12
【问题描述】：

我想稍后使用 tensorflow 梯度来计算其他数量。我需要将目标函数和梯度作为类中的函数进行数值计算（然后在其余套件中使用此类）。但是，我收到以下代码的错误：

import tensorflow as tf
class MyClass:
    def __init__(self):
        x=tf.Variable(tf.zeros(2))
        func = tf.cos(14.5 * x[0] - 0.3) + (x[1] + 0.2) * x[1] + (x[0] + 0.2) * x[0]
        diff_func = tf.gradients(func,x)

        sess = tf.Session()

    def getFunc(self,coords):
        return self.sess.run(self.func,feed_dict={self.x:coords})

    def getGrad(self,coords):
        grad = self.sess.run(self.diff_func,feed_dict={self.x:coords})
        return grad

MyClass = MyClass()
MyClass.getFunc([0.362,0.556])
MyClass.getGrad([0.362,0.556])

我得到的错误是：

Traceback（最近一次调用最后一次）：

文件“”，第 19 行，在 MyClass.getFunc([0.362,0.556])

文件“”，第 11 行，在 getFunc 中 return self.sess.run(self.func,feed_dict={self.x:coords})

AttributeError: MyClass 实例没有属性 'sess'

不知道如何让这个类正确运行。谢谢。

【问题讨论】：

你可以在这个类之外的顶部定义sess = tf.Session()。

标签： python class session tensorflow

【解决方案1】：

基本上，'self' 告诉哪些变量和方法属于一个类。所以你必须告诉 (x, func, diff_func 和 sess) 属于 MyClass。所以修改代码如下：

import tensorflow as tf


class MyClass:
    def __init__(self):
        self.x = tf.Variable(tf.zeros(2))
        self.func = tf.cos(14.5 * self.x[0] - 0.3) + (self.x[1] + 0.2) * self.x[1] + (self.x[0] + 0.2) * self.x[0]
        self.diff_func = tf.gradients(self.func, self.x)

        self.sess = tf.Session()

    def getFunc(self, coords):
        return self.sess.run(self.func, feed_dict={self.x: coords})

    def getGrad(self, coords):
        grad = self.sess.run(self.diff_func, feed_dict={self.x: coords})
        return grad


MyClass = MyClass()
MyClass.getFunc([0.362, 0.556])
print(MyClass.getGrad([0.362, 0.556]))

【讨论】：

【解决方案2】：

将sess = tf.Session() 替换为self.sess = tf.Session()。

【讨论】：

没用。仍然错误“回溯（最近一次调用最后一次）：文件“”，第 19 行，在 MyClass.getFunc（[0.362,0.556]）文件“"，第 11 行，在 getFunc 中返回 self.sess.run(self.func,feed_dict={self.x:coords}) AttributeError: MyClass instance has no attribute 'func'"
这个问题的解决方法类似。如果您希望func 在课堂上的任何地方都可以访问，您必须写self.func。在您发布的 sn-p 中，__init__ 中定义的变量只能从 __init__ 中访问。 This post 详细说明了它的工作原理。更广泛地说，自学 Python 和 TensorFlow 是一项挑战。同时学习它们是一种挫败感。在继续使用 TensorFlow 之前，您可以先了解 Python 的基础知识，从而省去一些麻烦。快乐的黑客攻击！
我有一个非常具体的问题。我已经制定了一个可以重现问题的最小代码。提供正确的完整工作代码不是更有效吗？然后，我可以在它的基础上处理更复杂的情况。

【解决方案3】：

如果你在构造函数中创建一个变量，即__init__。然后您需要关联self 以表明该变量属于该特定类。本例中__init__是MyClass的构造函数，那么定义sess需要在self之前关联self.var_name。这样类函数getFunc() 和getGrad() 就可以理解sess 变量是一个对象变量并且可以使用它。所以只需在构造函数中将self 替换为self.sess。

【讨论】：