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。
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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:

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#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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Traceback (most recent call last): File "DKT-DSC.py", line 836, in <module> tf.app.run() File "/home/yhh/anaconda3/envs/DKT1/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/platform/app.py", line 40, in run _run(main=main, argv=argv, flags_parser=_parse_flags_tolerate_undef) File "/home/yhh/anaconda3/envs/DKT1/lib/python3.7/site-packages/absl/app.py", line 308, in run _run_main(main, args) File "/home/yhh/anaconda3/envs/DKT1/lib/python3.7/site-packages/absl/app.py", line 254, in _run_main sys.exit(main(argv)) File "DKT-DSC.py", line 809, in main sess, train_model, train_data[0], '训练', train_op File "DKT-DSC.py", line 650, in run_epoch total_batches = max(1, len(data) // model.batch_size) AttributeError: 'StudentModel' object has no attribute 'batch_size'
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