tf.placeholder() is not compatible with eager execution的解决方法「建议收藏」

tf.placeholder() is not compatible with eager execution的解决方法「建议收藏」最近安装了TensoFlow2.0及以上的版本都发现啊出现这个问题:RuntimeError:tf.placeholder()isnotcompatiblewitheagerexecution.这是因为在运行**tf.compat.v1.placeholder(dtype,shape=None,name=None)**的时候急切执行了这条语句,但是我们一般都是在一…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

最近安装了TensoFlow2.0及以上的版本都发现啊出现这个问题:

RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.

这是因为在运行**tf.compat.v1.placeholder(dtype, shape = None, name = None)**的时候急切执行了这条语句,但是我们一般都是在一个Session前先去定义placeholder,但是不会去执行,然后再在Sesion上下文管理器中去传入我们的数据,然后执行。
这里给出一个方法(对我有效)

在代码中添加这样一句:

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

例子

Error

import tensorflow as tf
import numpy as np
# tf.compat.v1.disable_eager_execution()
x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))
y = tf.matmul(x, x)

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    print(sess.run(y))

    # rand_array = np.random.rand(1024, 1024)
    # print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array}))

RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution.

Correct

import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))
y = tf.matmul(x, x)

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    # print(sess.run(y))

    rand_array = np.random.rand(1024, 1024)
    print(sess.run(y, feed_dict={ 
   x: rand_array}))

[[252.48357 255.5346 248.42102 … 260.47867 257.15802 254.84673]
[247.44424 248.02411 250.1583 … 253.2936 251.4498 242.8446 ]
[259.25705 259.74298 259.33575 … 261.40015 257.27484 261.23822]

[245.12628 258.36353 246.82956 … 247.89975 253.03627 252.05295]
[247.1987 261.00418 254.8853 … 260.04547 260.02435 250.82901]
[256.0824 256.6464 255.48541 … 263.32083 259.73798 255.77368]]

参考资料:
1、eager execution not working with placeholders #18165

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