Tensorflow: ValueError: переменная proj_w уже существует, запрещена. вы хотели установить reuse = true в VarScope?

Созданный на 21 июн. 2016  ·  1Комментарий  ·  Источник: tensorflow/tensorflow

Проблемы с GitHub связаны с ошибками / проблемами с установкой / запросами функций.
Для получения общей поддержки со стороны сообщества см. StackOverflow .
Чтобы упростить поиск и систематизацию ошибок и запросов функций, мы закрываем проблемы, которые считаются
выходят за рамки проблем с GitHub и указывают людям на StackOverflow.

В случае ошибок или проблем с установкой предоставьте следующую информацию.
Чем больше информации вы предоставите, тем легче мы сможем предложить
помощь и совет.

Информация об окружающей среде

Операционная система:

Установленная версия CUDA и cuDNN: 7.5
(приложите вывод ls -l /path/to/cuda/lib/libcud* ):

  1. Вывод из python -c "import tensorflow; print(tensorflow.__version__)" . 0,8

Если установлено из исходников, укажите хеш фиксации:

Действия по воспроизведению

Я создал веб-сервис REST для выполнения машинного перевода с некоторыми изменениями в translate.py. Если я запускаю функцию декодирования только в translate.py, при нескольких запусках я получаю правильный результат. Но когда я пытаюсь запустить функцию декодирования через созданный мной веб-сервис, в первый раз я получаю результат перевода. Но на второй итерации я получаю ошибку, указанную в заголовке.

Что ты пробовал?

  1. Я попытался закрыть сеанс в конце функции декодирования в translate.py.

    Журналы или другой полезный вывод

(Если журналы большие, загрузите их как вложение).
журналы-1.txt

>Все замечания

Это больше похоже на вопрос о переполнении стека, чем на ошибку в TensorFlow, и нам потребуется больше деталей, чтобы дать окончательный ответ.

Однако я подозреваю, что проблема в том, что вы перестраиваете граф в каждом запросе, и между общими переменными существует некоторая коллизия. Лучшим подходом было бы создать график один раз и повторно использовать его для всех запросов. Быстрый обходной путь - обернуть ваш вызов demo1.demo(input) в блок with tf.Graph().as_default(): , чтобы гарантировать воссоздание модели в пустом графе.

Была ли эта страница полезной?
0 / 5 - 0 рейтинги