tensorflow代码TypeError：*：'int'和'Flag'不支持的操作数类型

Posted 2023-02-23

【中文标题】tensorflow代码TypeError：*：\'int\'和\'Flag\'不支持的操作数类型

【英文标题】：tensorflow code TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'int' and 'Flag'tensorflow代码TypeError：*：'int'和'Flag'不支持的操作数类型

【发布时间】：2018-08-25 00:57:02

【问题描述】：

BATCH_QUEUE_MAX = 100

self._data_path = data_path
self._vocab = vocab
self._hps = hps
self._single_pass = single_pass

# Initialize a queue of Batches waiting to be used, and a queue of Examples waiting to be batched
self._batch_queue = Queue.Queue(self.BATCH_QUEUE_MAX)
self._example_queue = Queue.Queue(self.BATCH_QUEUE_MAX * self._hps.batch_size)；

这段代码突然不能运行了。因为tensorflow变成了1.6版本？

【问题讨论】：

，它显示 ValueError: The 'mode' flag must be one of train/eval/decode，但我提供了 arg。

【参考方案1】：

这些标志的 API 发生了变化。基本上，您必须在每个实例之后编写 .value，例如 self._hps.batch_size.value

【讨论】：

还有一个问题， tf.app.flags.DEFINE_string('mode', 'train', 'must be one of train/eval/decode') ，当我想运行代码时，它表明 ValueError: The 'mode' flag must be one of train/eval/decode, 但我提供了 arg。

同样的问题。您想访问标志的值，因此您必须评估该标志的 .value。

感谢您的回答！当我在 'train' 模式下运行代码时，它显示 'SummarizationModel' 对象没有属性 '_train_op' 和 'INFO:tensorflow:Error 报告给 Coordinator: Attempted to使用封闭的Session'。你知道问题吗？tensorflow1.6关于train_op或者sess或者supervisor还有其他变化吗？

我不知道问题所在。对我来说，它在应用我向您描述的更改后起作用。请为此打开另一个问题。

AttributeError: 'SummarizationModel' 对象没有属性 '_train_op'，现在它变成了错误，我的代码是 tf.device("/gpu:0"): self._train_op = optimizer.apply_gradients (zip(grads, tvars), global_step=self.global_step, name='train_step') 'train_op': self._train_op