关于python和Flask中遇到的问题(不定期更新)

1. Tensor Tensor("dense_1/Softmax:0", shape=(?, 10), dtype=float32) is not an element of this graph

解决：

原因：是因为Tensorflow的运行机制正好和Web有冲突，Tensorflow在后端做预测时是将“图”导入到内存中，之后对图进行计算返回结果，正常情况下这样执行完成之后，程序就Kill掉了，但是由于这里有Web服务，所以那个“图”的计算并没有Kill掉，在第二次执行时，“图”再次被导入计算，由于同时出现了两张一样的“图”，程式就分不清楚哪个是哪个的元素了，于是乎就产生了这样的问题。

解决方法一：

添加代码：将预测程序打包，每次查询的时候使用系统命令直接调用这个程序，获取返回结果。缺点是，每次预测都要重新加载一次模型，时间消耗过大。

解决方法二：

在初始化的时候，加载模型文件和生成graph。

import tensorflow as tf
graph = tf.get_default_graph()
...
...
...
global graph
with graph.as_default():
    # 执行预测函数
    # 如：predictions = model.predict(img, batch_size = 1, verbose = 0)

后来发现用解决方法2解决后的程序可以在tensorflowCPU版本中运行无误，在tensorflowGPU版本中运行会出现：

2. tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Error while reading resource variable conv_dw_7/depthwise_kernel from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Container localhost does not exist. (Could not find resource: localhost/conv_dw_7/depthwise_kernel)
     [[{ {node conv_dw_7/depthwise/ReadVariableOp}}]]

解决方法：

global sess
global graph
sess = tf.Session()
graph = tf.get_default_graph()
# 在model加载前添加set_session
set_session(sess)

#加载模型

with graph.as_default():
    set_session(sess)
    # 预测

注意：代码顺序不得改变，不然还是会报错。一天的血泪教训！