如何修复 tf.constant 意外参数错误答案

【问题标题】：how to fix tf.constant unexpected argument error如何修复 tf.constant 意外参数错误
【发布时间】：2019-01-22 16:20:17
【问题描述】：

在原始代码中，标志设置为 tf.apps.flags.DEFINE_string( 'master', '', '要使用的 TensorFlow master 的地址。'）。然后我将 tf.app.flags 更改为 tf.flags

原来FLAGS = tf.app.flags.FLAGS，同样改为tf.flags.FLAGS。

但是 tf.constant 中的错误在这两种情况下都存在。如何解决？我觉得这个错误与python版本有关。但想不通

replica_id=tf.constant(FLAGS.task, dtype=tf.int32, shape=()),

【问题讨论】：

标签： tensorflow resnet

【解决方案1】：

试试这个，对我来说效果很好：

import tensorflow as tf

FLAGS = tf.flags.FLAGS
tf.flags.DEFINE_integer('task', 10, "my value for the constant")

# now define your constant
replica_id = tf.constant(value=FLAGS.task, dtype=tf.float32)

# see if it works:
with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(replica_id))

【讨论】：

感谢您的回答。当我自己运行时，您的代码在我的代码上工作。但更改为 value = FLAGS.task 不适用于我的。我想也许错误不是来自那个函数。它在另一个函数中使用。
优化器 = tf.train.SyncReplicasOptimizer( opt=优化器，replicas_to_aggregate=FLAGS.replicas_to_aggregate，variable_averages=variable_averages，variables_to_average=moving_average_variables，replica_id=tf.constant(value=FLAGS.task，dtype=tf. int32), total_num_replicas=FLAGS.worker_replicas)
您能否再分享几行代码以更好地理解工作流程？
drive.google.com/file/d/1QlgRNTsrg152qSyFFSkWBLZlpfRr3flH/…
您使用的是哪个 Tensorflow 版本？因为在 1.12.0 中 tf.train.SyncReplicasOptimizer() 没有定义 replica_id 参数