machine-learning - 为什么 tf.Session().run() 在这里不起作用？

Question

我试图找出为什么 Session.run() 给出 session 图为空错误。为什么 Session.run() 在这里不起作用？不知何故，我可以通过 print(prediction) 来检索结果。

我不需要使用 Session.run() 来开始构建模型来获得预测吗？

def new_samples():
        #return np.array([[5.9,3,4.2,1.5],[6.9,3.1,5.4,2.1]], dtype=np.float32)
        return np.array(test_data_values, dtype=np.float32)

    predictions = list(classifier.predict_classes(input_fn=new_samples))

    default_session = tf.Session()
    print(default_session.run(predictions))

注意:分类器=tf.contrib.learn.DNNClassifier

Answer 1

DNNClassifier 是 Estimator这是一个抽象，可以为您处理 session 之类的事情。
更高级别的 API(例如 Estimator 或 DNNClassifier)的动机正是如此，因此您不必担心它。此外，一旦你有更多的工作人员，管理 session 就会变得更加棘手，而这一切都会为你处理:)