解决“ValueError: Cannot evaluate tensor using `eval()`”问题

最新推荐文章于 2024-02-25 17:36:48 发布

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#Tensorflow #PyCharm

在学习TensorFlow时遇到ValueError: Cannot evaluate tensor using `eval()`的问题。原因是没有默认会话。解决方案是使用`with sess.as_default()`或指定session参数。修改代码后，将`.eval()`替换为`tf.where`，`tf.initialize_all_variables()`替换为`tf.global_variables_initializer()`，问题得到解决。

问题描述

在学习TensorFlow的时候，按照书上的指导编写代码，因为版本的原因出现很多问题，记录一下以待改善：

1.ValueError: Cannot evaluate tensor using `eval()`

#矩阵乘法通过tf.matmul函数完成
v1=tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])
v2=tf.constant([[5.0,6.0],[7.0,8.0]])

print((v1*v2).eval())  # *是元素之间直接相乘

print(tf.matmul(v1,v2).eval())

运行时编译器报错：ValueError: Cannot evaluate tensor using `eval()`: No default session is registered. Use `with sess.as_default()`

or pass an explicit session to `eval(session=sess)`

解决方法

根据编译器的提示，得知不能直接使用“.eval()“”这样的语法，要改为“with sess.as_default()”或者“eval(session=sess)”

将代码改为：

#矩阵乘法通过tf.matmul函数完成
v1=tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])
v2=tf.constant([[5.0,6.0],[7.0,8.0]])

#print((v1*v2).eval())  # *是元素之间直接相乘
with tf.Session() as sess:
    print((v1*v2).eval())

#print(tf.matmul(v1,v2).eval())
with tf.Ses