Wertefehler auf tensorflow

Question

ich einen einfachen Code mit dem tensorflow Toolkit wie folgt schreiben:

import tensorflow as tf 
import numpy as np 
if __name__=="__main__": 
    inp = np.random.randint(1,3,(1,20,300,1)) 
    inputs = tf.convert_to_tensor(inp,dtype=tf.float32) 
    with tf.variable_scope('convpool1') as scope: 
     kernel = tf.get_variable('weights',[1,300,1,1],initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=5e-2,dtype=tf.float32)) 
     conv1 = tf.nn.conv2d(inputs,kernel,[1,1,1,1],padding='VALID') 

    init = tf.initialize_all_variables() 
    with tf.Session() as sess: 
     sess.run(init) 
     with tf.variable_scope('convpool1'): 
      k_ = sess.run(kernel) 
      c1_ =sess.run(conv1) 

Es funktioniert, wenn ich diesen Code erstes Mal ausführen, aber wenn ich das gleiche wieder laufe, wirft es einen Fehler:

Und ich starte die IDE (Spyder) neu, führe diesen Code, es funktioniert wieder.Was könnte der Ursprung dieses Fehlers sein und wie kann ich es lösen? Vielen Dank für Ihre Zeit!

Answer 1

Mit

tf.reset_default_graph() 

am Anfang sollte Ihr Problem lösen. Ich bin nicht 100% sicher, aber verdächtige Spyder haben immer noch das Graph-Objekt (und damit ist der var-Bereich bereits erstellt).