爲什麼tf.Session（）。run（）在這裏不起作用？

我試圖找出爲什麼Session.run（）給出會話圖形是空的錯誤。爲什麼Session.run（）在這裏不起作用？不知怎的，我可以打印（預測）檢索結果。爲什麼tf.Session（）。run（）在這裏不起作用？

我不需要使用Session.run（）來開始構建模型得到預測嗎？

def new_samples(): 
     #return np.array([[5.9,3,4.2,1.5],[6.9,3.1,5.4,2.1]], dtype=np.float32) 
     return np.array(test_data_values, dtype=np.float32) 

    predictions = list(classifier.predict_classes(input_fn=new_samples)) 

    default_session = tf.Session() 
    print(default_session.run(predictions))

注：分類= tf.contrib.learn.DNNClassifier

來源

2017-05-24 Bosen

您應該構建模型啓動會話之前。然後會話將通過您構建的模型（圖）運行張量以獲得您的平常輸出（如numpy數組），因此您不需要使用sess.run來構建模型。 – kwotsin

的DNNClassifier是Estimator這是處理我喜歡你的會話事物的抽象。
爲更高級別的API（如Estimator或DNNClassifier）的動機正是這一點，所以你不必擔心。此外，它變得更加棘手，一旦你有更多的工人來管理會議，這是所有正在爲您處理:)

來源

2017-05-25 15:26:47

基本上，在這裏這一行： 'predictions = list（classifier.predict_classes（input_fn = new_samples））'計算圖（類似於'tf.Session（）。run（）'）並計算預測值？ – Bosen

這就是主意，是的 –

爲什麼tf.Session（）。run（）在這裏不起作用？

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