無法使用tflearn創建神經網絡的工作人口（Tensorflow）

我想用遺傳算法訓練神經網絡。我使用tflearn庫創建我的網絡。當我預測一次網絡的結果時，一切都很好，但是當我在每次迭代中創建一個循環時，我會創建一個新的網絡模型，我會收到錯誤。在第一次迭代一切仍然有效，然而，在第二次迭代我有一個錯誤，說明：無法使用tflearn創建神經網絡的工作人口（Tensorflow）

不能喂形狀的值（145，如圖5所示，1）張量u'InputData/X：0' ，其中具有形狀「（？，145，5，1）

我甚至試圖清除我的所有變量在循環結束後，重新創建類，並再次運行的功能，但在第二次迭代期間，我仍然有錯誤。

這是我的主：

for x in range(0, 5): 
     model = self.build_model() 
     result_ETH = self.calculate_model_performance(model)

這是我build_model

input_layer = input_data(shape = [None, self.input_length, self.input_types, 1]) 
     fc1 = fully_connected(input_layer, self.neurons_layer_1, activation = 'relu', trainable = False, name = "full1") 
     fc2 = fully_connected(fc1, self.neurons_layer_2, activation = 'relu', trainable = False, name = "full2") 
     fc3 = fully_connected(fc2, self.neurons_layer_3, activation = 'relu', trainable = False, name = "full3") 
     network = fully_connected(fc3, 2, activation = 'softmax') 
     model = tflearn.DNN(network, clip_gradients=0., tensorboard_verbose=0) 
    return model

calculate_model_performance給予錯誤

predictset = self.create_predict_set(timepoint, ETH) 
reshaped = predictset.reshape([-1,self.look_back+1,5,1]) 
prediction = model.predict(reshaped)

當我打印變量的重塑形狀的一部分，在第一次和第二次迭代中是相同的

來源

2017-07-10 Arnoud

你能修復代碼，以便我們可以運行呢？否則難以幫助。 –

找到了我自己，我需要添加

with tf.Graph().as_default():

來源

2017-07-10 20:25:29 Arnoud

無法使用tflearn創建神經網絡的工作人口（Tensorflow）

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