运行亚当优化器答案

【问题标题】：Running Adam Optimizer运行亚当优化器
【发布时间】：2018-04-14 05:01:17
【问题描述】：

我正在尝试运行 AdamOptimizer 进行一步训练，但未成功。

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    sess.run(optimizer.minimize(cost), feed_dict={X:X_data, Y: Y_data})

控制台吐出一个丑陋的错误：

FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value beta1_power
 [[Node: beta1_power/read = Identity[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@W1"], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](beta1_power)]]

在代码中，cost 是一个定义明确的函数，实现了一个 conv NN 加上一个逻辑损失函数，使用两个参数 X、Y（分别是 NN 的入口和训练标签）

关于什么可能是错误的任何想法？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow conv-neural-network

【解决方案1】：

optimizer.minimize(cost) 正在您的图表中创建新的值和变量。

当您调用 sess.run(init) 时，.minimize 方法创建的变量尚未定义：由此您的错误。

你只需要在调用tf.global_variables_initializer()之前声明你的最小化操作：

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)
minimize = optimizer.minimize(cost)
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    sess.run(minimize, feed_dict={X:X_data, Y: Y_data})

【讨论】：