は、tflearn（Tensorflow）でニューラルネットワークの作業集団を作成することができません

Question

私は遺伝的アルゴリズムでニューラルネットワークを訓練したいと思います。私はネットワークを作成するためにtflearnライブラリを使います。私のネットワークの成果を一度予測すると、すべてうまくいくのですが、繰り返しを繰り返すたびにネットワークの新しいモデルを作成してエラーが発生するループを作成します。まだ動作します最初の反復すべてで、しかし、2回目の反復では、私はというエラーがあります：

をテンソルu'InputData/X用（145、5、1）形状の値を養うことができません：0' 、 ました（？、145,5,1）

ループの最後にすべての変数をクリアし、クラスを作り直して再度関数を実行しようとしましたが、まだ2番目の繰り返し中にエラー。

は、これが私のメインです：

for x in range(0, 5): 
     model = self.build_model() 
     result_ETH = self.calculate_model_performance(model) 

これは私のbuild_model

input_layer = input_data(shape = [None, self.input_length, self.input_types, 1]) 
     fc1 = fully_connected(input_layer, self.neurons_layer_1, activation = 'relu', trainable = False, name = "full1") 
     fc2 = fully_connected(fc1, self.neurons_layer_2, activation = 'relu', trainable = False, name = "full2") 
     fc3 = fully_connected(fc2, self.neurons_layer_3, activation = 'relu', trainable = False, name = "full3") 
     network = fully_connected(fc3, 2, activation = 'softmax') 
     model = tflearn.DNN(network, clip_gradients=0., tensorboard_verbose=0) 
    return model 

私が作り直さ変数の形状を印刷するときにエラー

predictset = self.create_predict_set(timepoint, ETH) 
reshaped = predictset.reshape([-1,self.look_back+1,5,1]) 
prediction = model.predict(reshaped) 

を与えるcalculate_model_performanceの一部であり、 1回目と2回目の繰り返しで同じです

Answer 1

私は

with tf.Graph().as_default():