Python 在tensorflow中初始化基本的一次性迭代器

我是tensorflow的新用户，正在处理数据集。作为初级读物，我从中复制并使用了以下示例代码：

#示例代码没有告诉我会话来自何处，所以我写了以下几行：
def my_初始值设定项（）：
返回tf.global_variables_initializer（）
sess=tf.InteractiveSession（）
my_初始值设定项（）
#返回示例代码
dataset=tf.contrib.data.dataset.range（100）
iterator=dataset.make_one_shot_iterator（）
下一个元素=迭代器。获取下一个元素（）
对于范围（100）内的i：
value=sess.run（next_element）#如果在创建
tf.data.Dataset
或
tf.data.Iterator
时看到错误消息“函数…未定义”，请升级到TensorFlow的较新版本。错误消息是由TensorFlow 1.2中的错误引起的，该错误在TensorFlow 1.3中已修复。
Start simple:将粘贴的逐字复制到一个空文件中，只添加导入语句）是否适用于您？您的tensorflow版本是什么？我发现了问题：我在代码前面将会话传递给eval（session=sess）。只是想检查一下：您使用的是tensorflow 1.2还是1.3？从错误消息中，我认为您可能遇到了在1.3中修复的错误。python-c“将tensorflow导入为tf；print（tf.\uuuuu version\uuuuuu）”>1.2.1
；甚至1.4现在也可用，希望OP修复了这个问题：p
# the sample code doesn't tell me where the session comes from, so I wrote these few lines:
def my_initializer():
    return tf.global_variables_initializer()
sess = tf.InteractiveSession()
my_initializer()

# back to sample code
dataset = tf.contrib.data.Dataset.range(100)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
next_element = iterator.get_next()

for i in range(100):
  value = sess.run(next_element)  # <--- death stalks this line
  assert i == value