FailedPreconditionError: попытка использовать uninitialized в Tensorflow

Ответ 1

FailedPreconditionError возникает, потому что программа пытается прочитать переменную (с именем "Variable_1") до ее инициализации. В TensorFlow все переменные должны быть явно инициализированы, запустив их операции "инициализатор". Для удобства вы можете запустить все инициализаторы переменных в текущем сеансе, выполнив следующую инструкцию перед циклом обучения:

tf.initialize_all_variables().run()

Обратите внимание, что этот ответ предполагает, что, как и в вопросе, вы используете tf.InteractiveSession, который позволяет запускать операции без указания сеанса. Для неинтерактивных применений чаще всего используется tf.Session и инициализируется следующим образом:

init_op = tf.initialize_all_variables()

sess = tf.Session()
sess.run(init_op)

Ответ 2

tf.initialize_all_variables() устарела. Вместо этого инициализируйте переменные tenorflow с помощью:

tf.global_variables_initializer()

Типичный пример использования:

with tf.Session() as sess:
     sess.run(tf.global_variables_initializer())

Ответ 3

Из официальной документации FailedPreconditionError

Это исключение чаще всего возникает при выполнении операции, которая читает tf.Variable до того, как он был инициализирован.

В вашем случае ошибка даже объясняет, какая переменная не была инициализирована: Attempting to use uninitialized value Variable_1. В одном из учебников TF много говорится о переменных, их создание/инициализация/сохранение/загрузка

В принципе, для инициализации переменной у вас есть 3 варианта:

• инициализировать все глобальные переменные tf.global_variables_initializer()
• инициализировать переменные, о которых вы заботитесь, tf.variables_initializer(list_of_vars). Обратите внимание, что вы можете использовать эту функцию для имитации global_variable_initializer: tf.variable_initializers(tf.global_variables())
• инициализировать только одну переменную с помощью var_name.initializer

Я почти всегда использую первый подход. Помните, что вы должны поместить его в сеанс. Итак, вы получите что-то вроде этого:

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

Если вам интересно узнать больше о переменных, прочитайте эту документацию, чтобы узнать, как report_uninitialized_variables и проверить is_variable_initialized.

Ответ 4

Я получил это сообщение об ошибке из совершенно другого случая. Казалось, обработчик исключений в tenorflow поднял его. Вы можете проверить каждую строку в Traceback. В моем случае это произошло в tensorflow/python/lib/io/file_io.py, потому что этот файл содержал другую ошибку, в которой не были инициализированы self.__mode self.__name, и ему нужно было вызвать self._FileIO__mode, и self_FileIO__name вместо.

Ответ 5

Другой вариант использования, но установка сеанса в качестве сеанса по умолчанию сделала свое дело:

with sess.as_default():
    result = compute_fn([seed_input,1])

Это одна из таких ошибок, которая становится очевидной, если вы ее решили.

Мой вариант использования следующий:
1) хранить keras VGG16 в виде тензорного графика
2) загрузить kers VGG16 в виде графика
3) запустите функцию tf на графике и получите:

FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value block1_conv2/bias
     [[Node: block1_conv2/bias/read = Identity[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@block1_conv2/bias"], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](block1_conv2/bias)]]
     [[Node: predictions/Softmax/_7 = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_168_predictions/Softmax", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]]

Ответ 6

Когда у меня возникла эта проблема с tf.train.string_input_producer() и tf.train.batch() инициализирующими локальные переменные перед тем, как я начал, Координатор решил проблему. Я получал ошибку, когда инициализировал локальные переменные после запуска Координатора.

Ответ 7

FailedPreconditionError возникает потому, что сеанс пытается прочитать переменную, которая не была инициализирована.

Начиная с версии Tensorflow 1.11.0, вам нужно принять это:

init_op = tf.global_variables_initializer()

sess = tf.Session()
sess.run(init_op)

Ответ 8

Вы должны инициализировать переменные перед их использованием.

Если вы попытаетесь оценить переменные перед их инициализацией, вы FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value tensor.

Самый простой способ - инициализировать все переменные одновременно, используя: tf.global_variables_initializer()

init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)

Вы используете sess.run(init) для запуска инициализатора без извлечения какого-либо значения.

Чтобы инициализировать только подмножество переменных, вы используете tf.variables_initializer() перечисляющий переменные:

var_ab = tf.variables_initializer([a, b], name="a_and_b")
with tf.Session() as sess:
    sess.run(var_ab)

Вы также можете инициализировать каждую переменную отдельно, используя tf.Variable.initializer

# create variable W as 784 x 10 tensor, filled with zeros
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) with tf.Session() as sess:
    sess.run(W.initializer)

Ответ 9

Возможно, что-то изменилось в последних сборках TensorFlow, потому что для меня работает

sess = tf.Session()
sess.run(tf.local_variables_initializer())

перед установкой любой модели, кажется, делает свое дело. Большинство старых примеров и комментариев, кажется, предлагают tf.global_variables_initializer().