小编Max*_*ath的帖子

所以,这可能是一个愚蠢或明显的问题,但请耐心等待.我是一名数学学生,我在最后一年,并且一直在学习使用神经网络来获得乐趣.我不是程序员所以我经常遇到错误.通常我可以把它们排除在外,但今天我收到了一个我无法弄清楚的.当我尝试执行我的代码时,我收到一条错误消息:

"Traceback (most recent call last):
File "C:\Python Practice\gan.py", line 93, in <module>
n()
File "C:\Python Practice\gan.py", line 73, in nn
with tf.Session as sess:
AttributeError: __enter__

从第72行到结尾的代码如下:

def network_run():
with tf.Session as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(200):
        sess.run(opt_D, feed_dict={x_ten: images[np.random.choice(range(len(images)), batch_size)].reshape(batch_size, x_ten_size), 
        z_ten:z_noise(batch_size)})
        sess.run(opt_G, feed_dict={z_ten:z_noise(batch_size)})
        sess.run(opt_G, feed_dict={z_ten:z_noise(batch_size)})

        gen_cost=sess.run(G_img, feed_dict={z_ten:z_noise(batch_size)})
        disc_cost=sess.run(D_img, feed_dict={x_ten: images[np.random.choice(range(len(images)), batch_size)].reshape(batch_size, x_ten_size), 
        z_ten:z_noise(batch_size)})

        image=sess.run(G(z_ten), feed_dict={z_ten:z_noise(batch_size)})
        df=sess.run(tf.sigmoid(D_img_fake), feed_dict={z_ten:z_noise()})
        print (i, gen_cost, disc_cost, image.max(), df[0][0])

    image=sess.run(G(z_ten), feed_dict={z_ten:z_noise(batch_size)})
    image1 = image[0].reshape([28, 28])
    im = Image.fromarray(image1)
    im.show()
  network_run()

提前感谢任何帮助这个愚蠢的傻瓜的人 - …