with tf.Session as sess: AttributeError: __exit__

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本文解决了一个关于TensorFlow中tf.Session使用的小错误，详细说明了如何正确地实例化Session对象，避免AttributeError: __exit__异常。

一个小错误 ，不过以后会记住的

    with tf.Session as sess:
AttributeError: __exit__
 

错误原因  在Session后加Session()

with tf.Session as sess:

修改成下面就好

with tf.Session() as sess:
tf-serving部署之踩坑记录
NLP与推荐算法
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tf-serving部署
python 中with用法以及with tf.Session(graph = g1) as sess:用法
好记性不如烂笔头的专栏
09-08 3537
With用法 以及with tf.Session() as sess用法 import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示 warning 和 Error import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,2.0],name = "a") b = tf.constant([2.0, 3.0], ...
在TensorFlow中出现with tf.Session() as sess: AttributeError: __enter__错误解决方法，加了括号还报错的解决办法
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新手常见问题：AttributeError表示所调用对象属性错误，记住Python是面向对象语言，该错误就是Python异常类的错误。 #创建一个会话运行TensorFlow程序 with tf.Session as sess: init_op = tf.global_variables_initializer() #初始化变量 sess.run(init_op) ...
streamlit 重大bug以及解决办法，坑到爆炸#### 速看 #速看 #速看#
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解决AttributeError: ‘Session‘ object has no attribute ‘_session‘
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运行 Hierarchical Reinforcement Learning for Course Recommendation in MOOCs代码时报错AttributeError: ‘Session’ object has no attribute ‘_session’ Traceback (most recent call last): File "D:/semester3/user profile/HRL-master/Train.py", line 235, in <module&
Python 中错误 AttributeError: __Exit__
迹忆客
12-05 1016
_exit__()要理解这个错误，我们首先需要知道exit() 是什么以及它是如何工作的。__exit__()是 ContextManager 类的一个方法。用于释放当前代码占用的资源。此方法包含关闭资源处理程序属性的说明，以便资源可以自由供下次使用。您需要提供类型、值和回溯作为此方法的参数。如果发生任何异常，方法将使用这些参数。如果发生异常或错误，方法__exit__()返回一个 True 值；否则，它将返回 False。
tensorflow_day1 之 with tf.Session() as sess:
sky200543012的专栏
01-07 3935
tesorflow有一个特有的特点，就是可以提前定义很多变量和函数，但是这些操作并不直接执行，要通过session run的形式才可以执行，这算是tensorflow的一大亮点吧，之前有过其他语言的编程经验的小朋友，一开始使用起来会有些费劲，多用用就好了。 demo： import tensorflow as tf import os a = tf.constant(5.0) b = tf....
与Bert结构不完全相同的模型从.ckpt 转换为.bin.报错：AttributeError: ‘BertForPreTraining‘ object has noattribute ‘bias“
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与Bert结构不完全相同模型 从.ckpt 转换为.bin 从tensorflow转换为pytorch AttributeErroor:" BertForPreTraining' object has no attribute “bias“
#coding=utf-8 import os import difflib import tensorflow as tf import numpy as np from utils import decode_ctc, GetEditDistance # 0.准备解码所需字典，参数需和训练一致，也可以将字典保存到本地，直接进行读取 from utils import get_data, data_hparams data_args = data_hparams() train_data = get_data(data_args) # 1.声学模型----------------------------------- from model_speech.cnn_ctc import Am, am_hparams am_args = am_hparams() am_args.vocab_size = len(train_data.am_vocab) am = Am(am_args) print('loading acoustic model...') am.ctc_model.load_weights('logs_am/model.h5') # 2.语言模型------------------------------------------- from model_language.transformer import Lm, lm_hparams lm_args = lm_hparams() lm_args.input_vocab_size = len(train_data.pny_vocab) lm_args.label_vocab_size = len(train_data.han_vocab) lm_args.dropout_rate = 0. print('loading language model...') lm = Lm(lm_args) sess = tf.Session(graph=lm.graph) with lm.graph.as_default(): saver =tf.train.Saver() with sess.as_default(): latest = tf.train.latest_checkpoint('logs_lm') saver.restore(sess, latest) # 3. 准备测试所需数据， 不必和训练数据一致，通过设置data_args.data_type测试， # 此处应设为'test'，我用了'train'因为演示模型较小，如果使用'test'看不出效果， # 且会出现未出现的词。 data_args.data_type = 'train' data_args.shuffle = False data_args.batch_size = 1 test_data = get_data(data_args) # 4. 进行测试------------------------------------------- am_batch = test_data.get_am_batch() word_num = 0 word_error_num = 0 for i in range(10): print('\n the ', i, 'th example.') # 载入训练好的模型，并进行识别 inputs, _ = next(am_batch) x = inputs['the_inputs'] y = test_data.pny_lst[i] result = am.model.predict(x, steps=1) # 将数字结果转化为文本结果 _, text = decode_ctc(result, train_data.am_vocab) text = ' '.join(text) print('文本结果：', text) print('原文结果：', ' '.join(y)) with sess.as_default(): text = text.strip('\n').split(' ') x = np.array([train_data.pny_vocab.index(pny) for pny in text]) x = x.reshape(1, -1) preds = sess.run(lm.preds, {lm.x: x}) label = test_data.han_lst[i] got = ''.join(train_data.han_vocab[idx] for idx in preds[0]) print('原文汉字：', label) print('识别结果：', got) word_error_num += min(len(label), GetEditDistance(label, got)) word_num += len(label) print('词错误率：', word_error_num / word_num) sess.close() 更新代码其中的contrib部分替换掉
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最近在整MTCNN相关的东西，于是从github大佬处clone了一份，无奈本人手残，跑起来处处是报错。帖子上的询问均是石沉大海，只有遍搞边记录了，希望能坚持到跑通的那一天吧= =。 博文优快云：https://blog.csdn.net/weixin_36474809/article/details/82752199 博文代码：https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow。 README Download Wider Face Training part.
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