FailedPreconditionError: Error while reading resource variable was uninitialized

东方耀

问题变了：
tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Error while reading resource variable batch_normalization_2/moving_mean from Container: localhost.
This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Container localhost does not exist. (Could not find resource: localhost/batch_normalization_2/moving_mean)
         [[{{node batch_normalization_2/cond/FusedBatchNormV3/ReadVariableOp}}]]



以上报错，是在keras模型部署到python的flask服务器 遇到  估计django也会出现


从提示看：读资源变量出错  变量没有初始化等   这里意思是session已经变了


为了保持只使用一个session：


# 定义一个全局的sess变量
global sess
sess = tf.Session(graph=graph)  这个不行了
用这个 即可：sess = keras.backend.get_session()



结合前面的报错：
http://www.ai111.vip/thread-993-1-1.html


总体解决方案：
import tensorflow as tf
import keras


global graph, sess


graph = tf.get_default_graph()
sess = keras.backend.get_session()


预测处：
    with sess.as_default():
        with graph.as_default():

              y_pred = 你的model.predict(X)




注意：每个py文件中 只要出现了模型预测的地方 都需要加上面的代码

到此为止，问题全部解决，如果你还遇到问题，请联系我的微信：dfy_88888

东方耀

tf.get_default_graph is deprecated. Please use tf.compat.v1.get_default_graph instead.