张量流v2中的变量赋值

Question

我正在将代码转换为 Tensorflow v2，但不断收到以下错误：

AssertionError：调用了引用已删除变量的函数。这可能意味着函数局部变量已创建，但未在程序的其他位置引用。这通常是一个错误；考虑在第一次调用时将变量存储在对象属性中。

这是重现错误的最小示例

import tensorflow as tf

class TEST:
    def __init__(self, a=1):
        self.a = tf.Variable(a)

    @tf.function
    def increment(self):
        self.a = self.a + 1
        return self.a

tst = TEST()
tst.increment()

我应该如何解决这个问题？

Answer 1

当你这样做时：

self.a = self.a + 1

您将使用该操作的结果覆盖 中的引用self.a，该引用最初与上面创建的变量相关联。您不会更新 TensorFlow 变量的值，而只是替换 Python 引用。您正在创建的新张量（ 的结果self.a + 1）反过来在其计算中使用该变量。问题是，那一刻self.a被覆盖了，变量被遗忘了，不能再使用了。这有点像先有鸡还是先有蛋的问题，但tf.function认为这是无效的。如果您想拥有该变量并为其分配新值，请执行以下操作：

@tf.function
def increment(self):
    self.a.assign(self.a + 1)
    return self.a

或者只是他的：

@tf.function
def increment(self):
    self.a.assign_add(1)
    return self.a