Как использовать две сети в TFlearn?

Question

Я пытаюсь тренировать DQN, чтобы играть в Tic-Tac-Toe. Я тренировал его, чтобы играть в X (в то время как O движется случайным образом). После 12 часов обучения он играет хорошо, но не безупречно. Теперь я хочу тренировать две сети одновременно - одну для X-движений и одну для O-движений. Но когда я пытаюсь сделать model.predict (состояние) на второй сети, я получаю ошибки как:

ValueError: Cannot feed value of shape (9,) for Tensor 'InputData/X:0', which has shape '(?, 9)' 

Но я знаю, что Shure сетевые определения и размеры данных идентичны. Есть что-то с определением двух DNN.

Вот общий пример:

import tflearn 
import random 

X = [[random.random(),random.random()] for x in range(1000)] 
#reverse values order like [1,0] -> [0,1] 
Y = [[x[1],x[0]] for x in X] 

n = tflearn.input_data(shape=[None,2]) 
n = tflearn.fully_connected(n, 2) 
n = tflearn.regression(n) 
m = tflearn.DNN(n) 

m.fit(X, Y, n_epoch = 20) 
#should print like [0.1,0.9] 
print(m.predict([[0.9,0.1]])) 

n2 = tflearn.input_data(shape=[None,2]) 
n2 = tflearn.fully_connected(n2, 2) 
n2 = tflearn.regression(n2) 
m2 = tflearn.DNN(n2) 

# set second element value to first e.g. [1,0] -> [1,1] 
Y = [[x[0],x[0]] for x in X] 

m2.fit(X, Y, n_epoch = 20) 
#should print like [0.9,0.9] 
print(m2.predict([[0.9,0.1]])) 

Ошибка будет как:

Traceback (most recent call last): 
    File "2_dnn_test.py", line 25, in <module> 
    m2.fit(X, Y, n_epoch = 20) 
    File "/home/cpro/.pyenv/versions/3.5.1/lib/python3.5/site-packages/tflearn/models/dnn.py", line 157, in fit 
    self.targets) 
    File "/home/cpro/.pyenv/versions/3.5.1/lib/python3.5/site-packages/tflearn/utils.py", line 267, in feed_dict_builder 
    feed_dict[net_inputs[i]] = x 
IndexError: list index out of range 

Ошибка отличается тем, что в моем крестики-нолики я называю предсказать на второй DNN раньше, чем делать первые поместиться(). Если я закомментировать m2.fit(X, Y, n_epoch = 20) в моем примере я получаю ту же ошибку:

Traceback (most recent call last): 
    File "2_dnn_test.py", line 27, in <module> 
    print(m2.predict([[0.9,0.1]])) 
    File "/home/cpro/.pyenv/versions/3.5.1/lib/python3.5/site-packages/tflearn/models/dnn.py", line 204, in predict 
    return self.predictor.predict(feed_dict) 
    File "/home/cpro/.pyenv/versions/3.5.1/lib/python3.5/site-packages/tflearn/helpers/evaluator.py", line 69, in predict 
    o_pred = self.session.run(output, feed_dict=feed_dict).tolist() 
    File "/home/cpro/.pyenv/versions/3.5.1/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 372, in run 
    run_metadata_ptr) 
    File "/home/cpro/.pyenv/versions/3.5.1/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 625, in _run 
    % (np_val.shape, subfeed_t.name, str(subfeed_t.get_shape()))) 
ValueError: Cannot feed value of shape (2,) for Tensor 'InputData/X:0', which has shape '(?, 2)' 

Так два одинаковых сети не работают одновременно. Как заставить их работать?

BTW пример не получает ожидаемого результата прогнозирования :)

Answer 1

Похоже, я должен добавить

with tf.Graph().as_default(): 
    #define model here 

предотвратить TFLearn добавлять обе модели по умолчанию график. С этим дополнением все работает.