调用全局时出错

我在TensorFlow有以下代码：

def func(a):
    b = tf.Variable(10) * a
    return a
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(func(tf.constant(4))))

它运作良好。 但是当我用b代替a时：

def func(a):
    b = tf.Variable(10) * a
    return b
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(func(tf.constant(4))))

它得到以下错误：

-------------------------------------------------- ------------------------- FailedPreconditionError Traceback（最近调用最后一个）c： programdata anaconda3 lib site-packages tensorflow python 客户端 session.py在_do_call（self，fn，* args）1138尝试： - > 1139返回fn（* args）1140 except errors.OpError as e：

c： programdata anaconda3 lib site-packages tensorflow python client session.py in _run_fn（session，feed_dict，fetch_list，target_list，options，run_metadata）1120 feed_dict，fetch_list，target_list， - > 1121 status，run_metadata ）1122

c： programdata anaconda3 lib contextlib.py 退出 （self，type，value，traceback）88试试：---> 89 next（self.gen）90除了StopIteration：

c） programdata anaconda3 lib site-packages tensorflow python framework errors_impl.py in raise_exception_on_not_ok_status（）465 compat.as_text（pywrap_tensorflow.TF_Message（status））， - > 466 pywrap_tensorflow.TF_GetCode（status））终于：

FailedPreconditionError：尝试使用未初始化的值Variable_94 [[Node：Variable_94 / read = IdentityT = DT_INT32，_class = [“loc：@ Variable_94”]，_device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0 “]]

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

（）中的FailedPreconditionError Traceback（最近一次调用最后一次）with tf.Session（）as sess：5 sess.run（tf.global_variables_initializer（））----> 6 print（sess.run（func（tf.constant（ 4））））

c： programdata anaconda3 lib site-packages tensorflow python client session.py in run（self，fetches，feed_dict，options，run_metadata）787 try：788 result = self._run（None，fetches，feed_dict ，options_ptr， - > 789 run_metadata_ptr）790 if run_metadata：791 proto_data = tf_session.TF_GetBuffer（run_metadata_ptr）

c： programdata anaconda3 lib site-packages tensorflow python client session.py in _run（self，handle，fetches，feed_dict，options，run_metadata）995 if final_fetches或final_targets：996 results = self._do_run（句柄，final_targets，final_fetches， - > 997 feed_dict_string，options，run_metadata）998 else：999 results = []

在_do_run（self，handle，target_list，fetch_list，feed_dict，options，run_metadata）中，如果handle是None，则返回1130：1131 return self._do_call （_run_fn，self._session，feed_dict，fetch_list， - > 1132 target_list，options，run_metadata）1133 else：1134 return self._do_call（_prun_fn，self._session，handle，feed_dict，

在_do_call（self，fn，* args）1150中除了KeyError：1151 pass - > 1152 raise type（e）（node_def，op ，留言）1153 1154 def _extend_graph（self）：

---

在你的第一段代码中，你不使用tf.Variable(10)因此它是否没有被初始化并不重要，而在你的第二段代码中你尝试去评估它，所以TensorFlow抱怨它尚未初始化。

在你的代码中， Variable是在完成初始化后定义的（当func方法时）。

def func(a):
    b = tf.Variable(10) * a
    return b

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) # At this stage the TensorFlow graph is empty
    print(sess.run(func(tf.constant(4)))) # The func method is called, it defines the `tf.Variable(10)`
                                          # and tries to evaluate `b` which depends on it.

在下面的部分中， tf.Variable(10)在初始化op运行之前定义。

b = func(tf.constant(4)) # tf.Variable(10) is defined
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) # tf.Variable(10) is initialized
    print(sess.run(b))

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