Tensorflow：ループ内のループ内のプレースホルダーにエラーが発生しました

Question

さまざまなサイズの隠れたレイヤーでニューラルネットワークを繰り返しトレーニングして、必要なニューロンの数を決定しようとしています。私は1つのパススルーを行うときにうまく動作するネットを書いた。コードは：

import tensorflow as tf 
import nn 

def train(layers, data, folder = 'run1'): 
    input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels = layers; 
    X, y, X_val, y_val = data; 

    X_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, input_layer_size), name='X') 
    y_placeholder = tf.placeholder(tf.uint8, shape=(None, num_labels), name='y') 
    Theta1 = tf.Variable(nn.randInitializeWeights(input_layer_size, hidden_layer_size), name='Theta1') 
    bias1 = tf.Variable(nn.randInitializeWeights(hidden_layer_size, 1), name='bias1') 
    Theta2 = tf.Variable(nn.randInitializeWeights(hidden_layer_size, num_labels), name='Theta2') 
    bias2 = tf.Variable(nn.randInitializeWeights(num_labels, 1), name='bias2') 
    cost = nn.cost(X_placeholder, y_placeholder, Theta1, bias1, Theta2, bias2) 
    optimize = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.6).minimize(cost) 

    accuracy, precision, recall, f1 = nn.evaluate(X_placeholder, y_placeholder, Theta1, bias1, Theta2, bias2) 

    cost_summary = tf.summary.scalar('cost', cost); 
    accuracy_summary = tf.summary.scalar('accuracy', accuracy); 
    precision_summary = tf.summary.scalar('precision', precision); 
    recall_summary = tf.summary.scalar('recall', recall); 
    f1_summary = tf.summary.scalar('f1', f1); 
    summaries = tf.summary.merge_all(); 

    sess = tf.Session(); 
    saver = tf.train.Saver() 
    init = tf.global_variables_initializer() 
    sess.run(init) 

    writer = tf.summary.FileWriter('./tmp/logs/' + folder, sess.graph) 

    NUM_STEPS = 20; 

    for step in range(NUM_STEPS): 
     sess.run(optimize, feed_dict={X_placeholder: X, y_placeholder: y}); 
     if (step > 0) and ((step + 1) % 10 == 0): 
      summary = sess.run(summaries, feed_dict={X_placeholder: X_val, y_placeholder: y_val}); 
      # writer.add_summary(summary, step); 
      print('Step', step + 1, 'of', NUM_STEPS); 

    save_path = saver.save(sess, './tmp/model_' + folder + '.ckpt') 
    print("Model saved in file: %s" % save_path) 
    sess.close(); 

この呼び出しをループに入れても、私は最初の繰り返しだけにします。 2回目の反復の間に、私はこの行を打つ最初の時間を失敗するようだ：

summary = sess.run(summaries, feed_dict={X_placeholder: X_val, y_placeholder: y_val}); 

私はエラーを取得する：InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'X' with dtype float

私は右供給する前にXとX_valの両方をログに記録し、彼らがやるように、彼らは正確に見えますそれぞれの前回の走行。私は2番目run一部というコメントをした場合、それは素晴らしい作品が、私はちょっと私の要約を必要とするから...

私の外側のループは次のようになります。

import train 
import loadData 

input_layer_size = 5513; 
num_labels = 128; 

data = loadData.load(input_layer_size, num_labels); 

for hidden_layer_size in range(50, 500, 50): 
    train.train([input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels], data, 'run' + str(hidden_layer_size)) 

Answer 1

あなたは、各ループ内での列車の関数を呼び出しているのでそれが実行されると、プレースホルダの新しいコピーが作成されます。それが最初に実行されるのは、コピーが1つしかないためです。 2回目の実行時には、プレースホルダが重複しています。解決策は、トレーニングを実行するコードからモデルを構築するコードを分離することです。