我正在使用 TensorFlow 创建一个新模型,其中包含一个动态循环。我正在使用 tf.while_loop 来实现这个实例。我遇到的一个问题是:
AttributeError: 'NoneType' 对象没有属性 'back_prop'
做的时候出现这个问题
gradients = tf.gradients(self.loss, params)
然后,我尝试打印所有 params
,结果发现每个参数都有一个形状。我想如果有一个nonetype
参数,它的形状也应该是None
?另一方面,是否有任何其他方法可以帮助我检测哪个变量未分配或类似 []
?
这里是完整的引用:
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 125, in <module>
tf.app.run()
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 30, in run
sys.exit(main(sys.argv))
File "main.py", line 119, in main
train()# if FLAGS.train:
File "main.py", line 95, in train
model = create_model(sess, False)
File "main.py", line 75, in create_model
forward_only=False)
File "/home/sniu/lab/ai_lab/DMN-tensorflow/models/DMN.py", line 248, in __init__
gradients = tf.gradients(self.loss, params)
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gradients.py", line 481, in gradients
in_grads = _AsList(grad_fn(op, *out_grads))
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/control_flow_grad.py", line 181, in _EnterGrad
if not grad_ctxt.back_prop:
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'back_prop'
最佳答案
NoneType
只是表示值为None
>>> item = None
>>> item.value
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1 in <module>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'value'
如果在None
上调用type
就可以看到
>>> type(None)
<type 'NoneType'>
None
是 python 中的一种特殊值。这是一个singleton目的。它是 NoneType
的实例,所有 None
都是完全相同的对象。
通常,为了防止这些类型的错误,人们要么先测试值是否为 None
,要么将表达式包装在 try/except
block 中
if item is not None:
print item.back_prop
或者使用try/except
try:
item.back_prop
except AttributeError:
pass
请注意,try/except
block 可能会抑制与 item
无关的其他 AttributeErrors
为 None
,例如如果 item
是一些其他值,也 没有 back_prop
属性。您可能希望以不同于 item
为 None
的方式来处理这种情况。
关于python - 如何在tensorflow中检测哪个变量是 'nonetype',我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37284794/