Tensorflow：模块必须应用于为其实例化的图中答案

【问题标题】：Tensorflow: Module must be applied in the graph it was instantiated forTensorflow：模块必须应用于为其实例化的图中
【发布时间】：2019-02-22 20:01:24
【问题描述】：

我正在尝试使用 Django 提供通用句子编码器。

代码一开始被初始化为后台进程（通过使用supervisor等程序），然后它使用TCP套接字与Django通信，最终返回编码语句。

import socket
from threading import Thread
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import atexit

# Pre-loading the variables:
embed = hub.Module("https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/2")
session = tf.Session()
session.run(tf.global_variables_initializer())
session.run(tf.tables_initializer())
atexit.register(session.close)  # session closes if the script is halted
...
# Converts string to vector embedding:
def initiate_connection(conn):
    data = conn.recv(1024)
    conn.send(session.run(embed([data])))
    conn.close()

# Process in background, waiting for TCP message from views.py
while True:
    conn, addr = _socket.accept()
    _thread = Thread(target=initiate_connection, args=(conn,))  # new thread for each request (could be limited to n threads later)
    _thread.demon = True
    _thread.start()
    conn.close()

但我在执行conn.send(session.run(embed([data])))时收到以下错误：

RuntimeError: 模块必须在它被实例化的图中应用为。

我基本上是尝试在 tensorflow 中预加载表（因为这需要相当多的时间），但 tensorflow 不允许我使用预定义的会话。

我该如何解决这个问题？有没有办法预加载这些变量？

附言我相信this Github issue page 可能会解决我的问题，但我不确定如何实施。

【问题讨论】：

标签： python django tensorflow tensorflow-hub

【解决方案1】：

使用您创建的图表加载您的模型并在会话中使用它。

graph = tf.Graph()
with tf.Session(graph = graph) as session:
     embed = hub.Module("https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/2")

并在initial_connection函数中与会话使用相同的图形对象

def initiate_connection(conn):
    data = conn.recv(1024)
    with tf.Session(graph = graph) as session:
        session.run([tf.global_variables_initializer(), tf.tables_initializer()])
        conn.send(session.run(embed([data])))
    conn.close()

【讨论】：