Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("Placeholder_8:0", shape=(3, 3, 128, 256), d

一个小白的自述

于 2019-08-17 15:16:10 发布

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分类专栏： NLP

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本文分析了使用Flask框架部署基于Keras的LSTM模型时，第二次调用接口出现的错误原因，并提供了解决方案。错误源于TensorFlow session残留数据，通过在调用模型前加入keras.backend.clear_session()命令可有效避免。

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使用flask框架开一个基于keras的lstm分类server的时候，第一次调用接口正常，第二次就报如下错误：

Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("Placeholder_8:0", shape=(3, 3, 128, 256), dtype=float32) is not an element of this graph

第二次调用model的时候,model底层tensorflow的session中还有数据.

在调用模型之前加上如下命令：

 keras.backend.clear_session()

示例如下：
在这里插入图片描述