FailedPreconditionError：表已初始化

Question

我正在使用数据集api从tfrecords中读取数据。我正在使用以下代码将字符串数据转换为虚拟数据。

SFR1 = tf.feature_column.indicator_column(
    tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list("SFR1 ",
                                                             vocabulary_list=("1", "2")))

但是当我运行我的代码时，tensorflow会抛出以下错误。

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError：表已初始化。 [[节点：生成器/ input_layer / SFR1 _indicator / SFR1 _lookup / hash_table / table_init = InitializeTableV2 [Tkey = DT_STRING，Tval = DT_INT64]（生成器/ input_layer / SFR1 _indicator / SFR1 _lookup / hash_table，生成器/ input_layer / SFR1 _indicator / SFR1 _lookup / Const，Generator / input_layer / SFR1 _indicator / SFR1 _lookup / ToInt64）]] [[Node：Generator2 / IteratorGetNext = IteratorGetNextoutput_shapes = [[？，10000,160]]，output_types = [DT_FLOAT]，_ device =“/ job：localhost /复制：0 /任务：0 /装置：CPU：0" ]]

我尝试了很多组合来确定问题的根源。我明白当模型包括tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list和dataset api时会出现这个问题。如果我选择TFRecordReader而不是dataset，代码正在运行。

当我搜索stackoverflow时，我注意到存在类似的问题。我在下面添加问题链接。由于两个问题都相同，我没有复制我的所有代码。以下链接包含足够的数据来解释我的问题

Tensorflow feature columns in Dataset map Table already initialized issue

谢谢。

Answer 1

我遇到了同样的问题。然后根据Tensorflow的警告修改了我的代码，它的工作原理如下：

不支持在传递给Dataset.map（）的函数内创建查找表。在函数外部创建每个表，并在函数内捕获它以使用它。

希望它会有所帮助。