tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError

问题描述

尝试使用一个for循环训练10次神经网络取10次结果作为均值，for循环第一次能够正常运行，当i =1时，报错：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:
You must feed a value for placeholder tensor ‘Placeholder’ with dtype float
[[node Placeholder (defined at D:PythonPyCharm_Projectspcg_segmentationDNN_Model.py:188) = Placeholder dtype=DT_FLOAT, shape=, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]]

错误的原因

下面是代码：

train_set, train_set_label, val_set, val_set_label = get_trainset(path1, path2, path3, balance=0, category=3)
    test_set, test_set_label = get_testset(path4, path5, path6, 3)
    acc = np.zeros([10, 3])
    for i in range(10):
        acc[i, 0], acc[i, 1], acc[i, 2] = main(train_set, train_set_label, val_set, val_set_label, test_set, test_set_label)
    print(np.mean(acc, axis=0))

找到出错的地方：

_a[0] = tf.placeholder("float")

即使shape没有指定，但是***为什么在第一次运行的时候正确运行***。

我在训练的时候使用了并行加速：

from numba.npyufunc.parallel import NUM_THREADS
....
with tf.Session(config=tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=NUM_THREADS)) as sess:
...

有可能问题出在这里。
去掉之后运行还是发生同样的错误。
逐句运行：

数据类型和shape是对应的。如果不对应，第一次运行就应该报错。

2个博客提供错误的原因：
https://blog.csdn.net/ichglauben/article/details/84897215
https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/53894364
我的问题是第二篇博客提及的，使用tf.summary.merge_all()引起的血案。
当第一轮训练时merge_all只是管理了本轮的summary；
第二轮训练时，merge_all除了管理了本轮的模型summary和上一轮模型的Summary。
由于Summary的计算是需要feed数据的，所以会报错。