Tensorflow: Cannot interpret feed_dict key as Tensor 解决报错 flask keras

本文主要是介绍Tensorflow: Cannot interpret feed_dict key as Tensor 解决报错 flask keras，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1 报错信息

使用fask和keras时候，在本地没任何问题。 但是上传到服务器上之后，总是报做个错误：

TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("Placeholder:0", shape=(3, 3, 3, 64), dtype=float32) is not an element of this graph.

2 原因

fask和keras 多线程机制不同，相互干扰。

3 解决办法

在keras加载模型，或者生成模型之前，使用clear_session() 函数：

import keras 
keras.backend.clear_session()

比如 你之前 调用自己的模型是：

keras.load('./myLSTM.h5')
print('.......')

应该改为下面的样子：

keras.backend.clear_session()
keras.load('./myLSTM.h5')
print('.......')

参考：https://stackoverflow.com/questions/51588186/keras-tensorflow-typeerror-cannot-interpret-feed-dict-key-as-tensor

这篇关于Tensorflow: Cannot interpret feed_dict key as Tensor 解决报错 flask keras的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---