FailedPreconditionError в jupyter

Question

У меня есть такая функция:

def train(models, X_train, noise_plot, dir_result="D:\gan\result", epochs=10000, batch_size=100):

        combined, discriminator, generator = models
        nlatent_dim = noise_plot.shape[1]
        half_batch  = int(batch_size / 2)
        history = []
        for epoch in range(epochs):

            # ---------------------
            #  Train Discriminator
            # ---------------------

            # Select a random half batch of images
            idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], half_batch)
            imgs = X_train[idx]
            noise = get_noise(half_batch, nlatent_dim)

            # Generate a half batch of new images
            gen_imgs = generator.predict(noise)


            # Train the discriminator q: better to mix them together?
            d_loss_real = discriminator.train_on_batch(imgs, np.ones((half_batch, 1)))
            d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(gen_imgs, np.zeros((half_batch, 1)))
            d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)


            # ---------------------
            #  Train Generator
            # ---------------------

            noise = get_noise(batch_size, nlatent_dim)

            # The generator wants the discriminator to label the generated samples
            # as valid (ones)
            valid_y = (np.array([1] * batch_size)).reshape(batch_size,1)

            # Train the generator
            g_loss = combined.train_on_batch(noise, valid_y)

            history.append({"D":d_loss[0],"G":g_loss})

            if epoch % 100 == 0:
                # Plot the progress
                print ("Epoch {:05.0f} [D loss: {:4.3f}, acc.: {:05.1f}%] [G loss: {:4.3f}]".format(
                    epoch, d_loss[0], 100*d_loss[1], g_loss))
            if epoch % int(epochs/100) == 0:
                plot_generated_images(noise_plot,
                                      path_save=dir_result+"/image_{:05.0f}.png".format(epoch),
                                      titleadd="Epoch {}".format(epoch))
            if epoch % 1000 == 0:
                plot_generated_images(noise_plot,
                                      titleadd="Epoch {}".format(epoch))

        return(history) 

И когда я пытаюсь обучить модель:

history = train(models=_models, X_train=X_train, noise_plot=noise, dir_result=dir_result,epochs=10000, batch_size=100)

Все переменные инициализируются. Но у меня есть следующие ошибки:

FailedPreconditionError: Ошибка при чтении переменной ресурса _AnonymousVar46 из контейнера: localhost. Это могло означать, что переменная не инициализирована. Не найдено: ресурс localhost / _AnonymousVar46 / class tensorflow :: Var не существует. [[узел mul_46 / ReadVariableOp (определено в C: \ Anaconda3 \ envs \ tf \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ tensorflow_backend.py: 3009)]] [Op: __ inference_keras_scratch_graph_2593]

Функция стек вызовов: keras_scratch_graph