本人新手，安装tensorflow 后运行官网示例程序，前天还是没问题的，昨天出现了每当输入sess =Session ()语句就停住不动无法输入下条语句的情况，重装后仍是这个情况，请问这个问题要怎么解决？
tensorflow 下执行sess =Session ()无反应
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源代码杀手 2020-01-10 23:35关注import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
hello = tf.constant('hello,tensorflow')
sess= tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))以上是解决方法，我的微信公众号是
欢迎关注解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2021-03-04 16:03回答 1 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 建议你看下这篇博客👉 ：TensorFlow中Session的常见报错及处理如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 以帮助更
- 2019-12-01 21:21回答 4 已采纳 import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() ＃保证sess.run()能够正常运行 hello = tf.cons
- 2021-09-05 22:51回答 1 已采纳 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' 你就一张显卡，那肯定是写个0就可以了啊，也就是默认编号为0的显卡，你指定1，2，3的话你本身又没有多显卡，那只能
- 2020-01-10 23:40源代码杀手的博客 import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() hello = tf.constant(‘hello,tensorflow...sess= tf.compat.v1.Session() print(sess.run(hello)) 以上是解决方法，我的微信公众号是 欢迎关注 ...
- 2022-09-16 20:34回答 1 已采纳 这个应该是在CPU上面运行的。
- 2019-10-04 20:43回答 2 已采纳 试着把X和Y定义placeholder时的维度，由batch_size换成None. 因为你这样是固定了传入的数据集大小，在测试集时的维度是10000个，而不是batch-size个
- 2019-09-17 00:16回答 2 已采纳 用CheckpointSaverHook来做模型保存，不要自己写，session run的行为有可能是异步优化后并发的，不是依照python代码的串行关系执行的。 所以一般在一个循环内不会串行调用s
- 2022-01-27 12:45weixin_45365242的博客 import tensorflow.compat.v1 as tf #import tensorflow as tf tf.disable_eager_execution() #2.0版本与1.0版本不兼容，使用2.0...sess = tf.compat.v1.Session() #使用1.0的迁移 print(sess.run(c)) sess.close()#2.
- 2015-09-22 10:43回答 1 已采纳 Deducted from the comments, what you were looking for is called a ternary operator It can be used
- 2020-04-28 10:03回答 1 已采纳 笔记本的显示卡散热不行，显存也小，所以不稳定。建议你找桌面GTX1060/1660以上的卡来测试。
- 2019-09-06 17:29回答 1 已采纳 print(sess.run(cost),feed_dict=feeds_train) 你把数据喂到了外边 在cost后加逗号，然后接喂的数据
- 2022-03-08 19:30麓山南麓的博客 安装 cuda10.1安装tensorflow-gpu的1版本会出现一些问题，应该在安装之前先输入 conda install cudatoolkit=10.0 在安装cudatoolkit之后再...sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) print(tf.test.is_gpu_avail
- 2023-03-03 14:52回答 2 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写：指定要使用的图形并获得 a+b 的正确输出： import tensorflow as tf # 创建新图形 graph = tf.Graph() # 将图形
- 2020-08-27 22:13食梦者72的博客 安装的是tensorflow2.X版本，而tf.Session()是tensorflow1.X中的代码。 2.解决方法 将原来代码： import tensorflow as tf hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’) sess = tf.Session() print(sess.run(hello)...
- 2023-04-07 16:53qq_42095950的博客 原因：tensorflow2.x不支持tensorflow1.x的session。代码中加入compat.v1就可以使用v1来兼容V1。
- 2022-10-13 03:50aob_qwe的博客 显示错误：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘Session’原因：Tensorflow 2.0版本移除了。
- 2023-03-28 15:39桃花键神的博客 这个错误是因为 TensorFlow 的版本升级导致的。
- 2019-12-01 21:55Eastmount的博客 从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章讲解了TensorFlow基础和一元直线预测的案例；本篇文章将详细介绍Session、变量、传入值和激励函数。主要结合作者之前的...
- 2023-01-12 21:17黄涵奕的博客 TensorFlow中sess.run()在训练和预测时传入的参数有所不同。在训练时，通常需要传入训练数据、目标值和训练模型所需要的参数，如优化器、学习率等。在预测时，通常只需要传入测试数据和预测模型所需要的参数。 示例...
- 2022-11-26 14:29一个低调的帅哥的博客 在NVIDIA RTX3090上安装tensorflow-gpu 1.12.0，期间涉及CUDA和cuDNN版本切换和安装tensorflow-gpu的过程中不断报错的问题。
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