属性错误：__enter__从"with tf.会话作为 sess："

Question

所以，这可能是一个愚蠢或明显的问题，但要忍受我。我是数学专业的学生，我已经进入了最后一年，并且一直在学习与神经网的合作。我不是程序员，所以错误是我经常遇到的事情。通常我可以将它们整理出来，但是今天我收到了一个我无法弄清楚的。当我尝试执行代码时，我会遇到一个错误：

"Traceback (most recent call last):
File "C:Python Practicegan.py", line 93, in <module>
n()
File "C:Python Practicegan.py", line 73, in nn
with tf.Session as sess:
AttributeError: __enter__

第72行的代码看起来像：

def network_run():
with tf.Session as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(200):
        sess.run(opt_D, feed_dict={x_ten: images[np.random.choice(range(len(images)), batch_size)].reshape(batch_size, x_ten_size), 
        z_ten:z_noise(batch_size)})
        sess.run(opt_G, feed_dict={z_ten:z_noise(batch_size)})
        sess.run(opt_G, feed_dict={z_ten:z_noise(batch_size)})
        gen_cost=sess.run(G_img, feed_dict={z_ten:z_noise(batch_size)})
        disc_cost=sess.run(D_img, feed_dict={x_ten: images[np.random.choice(range(len(images)), batch_size)].reshape(batch_size, x_ten_size), 
        z_ten:z_noise(batch_size)})
        image=sess.run(G(z_ten), feed_dict={z_ten:z_noise(batch_size)})
        df=sess.run(tf.sigmoid(D_img_fake), feed_dict={z_ten:z_noise()})
        print (i, gen_cost, disc_cost, image.max(), df[0][0])
    image=sess.run(G(z_ten), feed_dict={z_ten:z_noise(batch_size)})
    image1 = image[0].reshape([28, 28])
    im = Image.fromarray(image1)
    im.show()
  network_run()

事先感谢任何帮助这个笨拙的傻瓜的人 - 最大

Answer 1

这看起来像一个简单的错别字。代码中的以下行：

with tf.Session as sess:

...等于Session之后，应该有括号，例如：

with tf.Session() as sess: