tensorflow cifar10_eval.py erreur:RuntimeError: Tentative d'utilisation d'une Séance à huis clos.RuntimeError: Tentative d'utilisation d'une Séance à huis clos

Je suis l'exécution du cifar10 réseau sur mon PC et après la fin de la formation et de l'exécution de la fonction eval script d'erreur suivant s'affiche:

2016-06-01 14:37:14.238317: precision @ 1 = 0.000
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-1-adf2ca85bb77>", line 1, in <module>
runfile('/home/kang/Documents/work_code_PC1/py_tensorflow_learning/cifar10CNN_test/cifar10_eval_test.py', wdir='/home/kang/Documents/work_code_PC1/py_tensorflow_learning/cifar10CNN_test')
File "/usr/lib/python3/dist-packages/spyderlib/widgets/externalshell/sitecustomize.py", line 685, in runfile
execfile(filename, namespace)
File "/usr/lib/python3/dist-packages/spyderlib/widgets/externalshell/sitecustomize.py", line 85, in execfile
exec(compile(open(filename, 'rb').read(), filename, 'exec'), namespace)
File "/home/kang/Documents/work_code_PC1/py_tensorflow_learning/cifar10CNN_test/cifar10_eval_test.py", line 107, in <module>
tf.app.run()
File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/platform/default/_app.py", line 30, in run
sys.exit(main(sys.argv))
File "/home/kang/Documents/work_code_PC1/py_tensorflow_learning/cifar10CNN_test/cifar10_eval_test.py", line 104, in main
evaluate()
File "/home/kang/Documents/work_code_PC1/py_tensorflow_learning/cifar10CNN_test/cifar10_eval_test.py", line 94, in evaluate
eval_once(saver, summary_writer, top_k_op, summary_op)
File "/home/kang/Documents/work_code_PC1/py_tensorflow_learning/cifar10CNN_test/cifar10_eval_test.py", line 72, in eval_once
coord.join(threads, stop_grace_period_secs = 10)
File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/training/coordinator.py", line 264, in join
six.reraise(*self._exc_info_to_raise)
File "/usr/lib/python3/dist-packages/six.py", line 659, in reraise
raise value
File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/training/queue_runner.py", line 185, in _run
sess.run(enqueue_op)
File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 315, in run
return self._run(None, fetches, feed_dict)
File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 473, in _run
raise RuntimeError('Attempted to use a closed Session.')
RuntimeError: Attempted to use a closed Session.

que fait la Séance à huis clos veux dire? Si l'train.py et eval.py exécuter en même temps? Je suis nouveau dans tensorflow et le type m'selon la démo codes https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/tutorials/deep_cnn/index.html

Fonctionne lorsque l'exécution des scripts en dehors de ipython?
J'type de python3 cifar10_eval_test.py dans le terminal. Il ont aussi la même erreur: RuntimeError: Tentative d'utilisation d'une Séance à huis clos.
Où est-ce que votre script python? Pouvez-vous donner un lien s'il vous plaît
Je suis nouveau dans l'apprentissage en profondeur et il suffit de taper les codes de démo de nouveau, selon la tensorflow exemple. Je peux vous les envoyer par e-mail, si c'est OK.
Ok je suppose que vous êtes à l'aide de ce tutoriel. Vous devez ajouter cette info dans votre question, de sorte que les gens peuvent comprendre le code que vous utilisez.

OriginalL'auteur karl_TUM | 2016-06-01

  1. 13

    Regardant le code que vous avez posté, le problème est entre les lignes 50 et 51 en eval_once():

    with tf.Session() as sess:
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(FLAGS.checkpoint_dir)
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1]
else:
print('No checkpoint file found')
return
# <<< The Session is closed here >>>
coord = tf.train.Coordinator()
try:
# ...

    Lorsque le code quitte un with tf.Session() as sess: bloc, sess est fermée automatiquement, et vous ne pouvez pas utiliser plus. Il y a (au moins) deux façons de résoudre ce problème:

    1. Tiret, des lignes 51 grâce à 76 par 4 espaces, de sorte qu'ils sont également à l'intérieur de la with bloc.

    2. Créer la session sans l'aide d'un with bloc et de le fermer manuellement:

      def eval_once():
sess = tf.Session()
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(FLAGS.checkpoint_dir)
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1]
else:
print('No checkpoint file found')
sess.close()
return
coord = tf.train.Coordinator()
try:
# ...
finally:
sess.close()
    Je vous remercie beaucoup. Elle fonctionne.

    OriginalL'auteur mrry