我的项目结构如下:

project├── libs│   ├── __init__.py│   ├── sub_lib1│   │   ├── file1.py│   │   └── __init__.py│   └── sub_lib2│       ├── file2.py│       └── __init__.py└── main.py

main.py的内容:

from libs.sub_lib1.file1 import func1from libs.sub_lib2.file2 import func2#一些代码func1(parameters)#一些代码func2(parameters)#一些代码

file1.py的内容:

#导入一些包import tensorflow as tfdef func1(parameters):    #一些代码    config = tf.ConfigProto()    config.gpu_options.allow_growth=True    tf.reset_default_graph()    x = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,IMG_SIZE_ALEXNET,IMG_SIZE_ALEXNET,3])    y_true = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,output_classes])    with tf.Session(config=config) as session:        saver.restore(session, "模型1的路径")        k = session.run([tf.nn.softmax(y_pred)], feed_dict={x:test_x , hold_prob1:1,hold_prob2:1})    #一些代码    return(the_results)

file2.py的内容:

#导入一些包import tensorflow as tfdef func2(parameters):    #一些代码    config = tf.ConfigProto()    config.gpu_options.allow_growth=True    sess = tf.Session(config=config)    with gfile.GFile('模型2的路径', 'rb') as f:        graph_def = tf.GraphDef()        graph_def.ParseFromString(f.read())        sess.graph.as_default()        tf.import_graph_def(graph_def, name='')    sess.run(tf.global_variables_initializer())    #获取所需的张量     input_img = sess.graph.get_tensor_by_name('Placeholder:0')    output_cls_prob = sess.graph.get_tensor_by_name('Reshape_2:0')    output_box_pred = sess.graph.get_tensor_by_name('rpn_bbox_pred/Reshape_1:0')    #一些代码来准备和调整图像大小    cls_prob, box_pred = sess.run([output_cls_prob, output_box_pred], feed_dict={input_img: blobs['data']})    #一些代码    return(the_results)

当我运行main.py时，出现了以下错误:

Traceback (most recent call last):  File "main.py", line 46, in <module>    func2(parameters)  File "/home/hani/opti/libs/sub_lib2/file2.py", line 76, in func2    cls_prob, box_pred = sess.run([output_cls_prob, output_box_pred], feed_dict={input_img: blobs['data']})  File "/home/hani/.virtualenvs/opti/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 929, in run    run_metadata_ptr)  File "/home/hani/.virtualenvs/opti/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1128, in _run    str(subfeed_t.get_shape())))ValueError: 无法为形状为(1, 600, 863, 3)的值提供给张量'Placeholder:0'，其形状为'(?, 227, 227, 3)'

经过一些调试后，我没有在第二个模型中找到任何形状为(?, 227, 227, 3)的张量。相反，我发现func1中file1.py中定义的张量x（通过x = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,IMG_SIZE_ALEXNET,IMG_SIZE_ALEXNET,3])定义）具有形状(?, 227, 227, 3)。我检查了func2中file2.py中定义的input_img的形状（通过input_img = sess.graph.get_tensor_by_name('Placeholder:0')定义），当我运行main.py时，发现它的形状为(?, 227, 227, 3)。然而，当我独立运行file2.py（通过运行python file2.py），我没有遇到这个错误，并且发现input_img的形状为占位符形状: (?, ?, ?, 3)。
因此，我假设可能是两个模型具有相同的张量名称（placeholder），当我在main.py中同时导入file1和file2时，第一个占位符的形状(?, 227, 227, 3)仍然保留在GPU内存中。
我在file1.py中尝试了session.close()，但没有效果！
有没有更合适的方法在同一进程中使用多个Tensorflow会话而不引起它们之间的混淆？或者简单来说，如何在同一Python进程中正确关闭一个Tensorflow会话，然后启动另一个？

回答：

在阅读了Stack Overflow上的一些相关帖子后，我在这个回答中找到了解决方案，引用如下:

在第二次build_graph()时，你可能会因为尝试创建具有相同名称的变量（在你的情况下发生）、图形被最终确定等原因而遇到错误。

为了解决我的问题，我只需要在main.py中添加tf.reset_default_graph()来重置图形及其参数。