Python InvalidArgumentError:对于tensor bool tensorflow==0.12.1

我已经尝试了

tensorflow==0.12.1

，我有以下问题：

我正在尝试运行：

inp = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10, 10, 3], name='inp')
var = tf.nn.batch_normalization(inp, mean, variance, offset, scale, variance_epsilon)
training = tf.placeholder(tf.bool, name='training')
x1 = np.random.random([20, 10, 10, 3])

config = tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 0})
with tf.Session(config=config) as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    result = var.eval({inp: x1, training: True}, sess)

但我得到了以下堆栈跟踪：

tf_run中第35行的文件“myscript.py” sess.run（tf.global\u variables\u initializer（）） 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py”， 第766行，运行中 运行_元数据_ptr） 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py”， 第964行，运行中 提要（dict字符串、选项、运行元数据） 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py”， 第1014行，正在运行 目标\u列表、选项、运行\u元数据） 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py”， 第1034行，打电话 提升类型（e）（节点定义、操作、消息） InvalidArgumentError:必须为数据类型为bool[[Node:training]的占位符张量“training”提供一个值= 占位符DTYPE=DT_BOOL，形状=[]， _device=“/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0”]]

占位符中的第1587行 名称=名称） 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/gen_-array_-ops.py”， 第2043行，in_占位符 名称=名称） 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py”， 第759行，应用操作中 op_def=op_def） 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”， 创建操作中的第2240行 初始值=自身值。\默认值\初始值，初始值=初始值） 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py”， 第1128行，在init self.\u traceback=\u extract\u stack（）

此问题出现在：

Ubuntu 16.04.1-tensorflow GPU

安装

Mac-tensorflow CPU

仅限安装

当我尝试降级到

tensorflow==0.11.0

并替换行时

sess.run（tf.global\u variables\u initializer（）

通过

sess.run（tf.initialize\u all\u variables（））

，然后一切正常

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tensorflow回购协议中的相关问题在这里

var的定义是什么？此外，您定义了一个占位符

training

，但为tensor

is_training

@fabian789提供了一个值。很抱歉，这只是一个输入错误，两者都是

training

，而

var

是tensorflow张量。日志上说您不是p为占位符“is_training”分配一个值，那么您可能缺少了其他占位符？我正在从

is_training

到

training

进行重构，新的正确日志已更新。它是

training

占位符。代码仍然适用于

tensorflow=0.11

，但不适用于

tensorflow==0.12.1

Caused by op u'training', defined at:
    File "myscript.py", line 30, in tf_run
training = tf.placeholder(tf.bool, name='training')
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py",