也许这是一个愚蠢的问题，但是我最近从基本的TensorFlow切换到了tflearn，虽然我对TensorFlow的了解很少，但我刚开始尝试使用tflearn的知识却更少。我能够创建一个网络，对其进行训练，并生成一个可以令人满意的指标的模型。我不使用TensorFlow会话就完成了所有这一切，因为a）我正在查看的任何文档都没有建议它，并且b）我什至都不认为要使用它。
但是，我想预测单个输入的值（该模型对图像执行回归，所以我试图获取单个图像的值），现在我得到一个错误，即卷积层需要初始化（特别是“ FailedPreconditionError：尝试使用未初始化的值Conv2D / W”）。
不过，我唯一添加的是两行：
model = Evaluator(network)
model.predict(feed_dict={input_placeholder: image_data})
我问这个问题是一个一般性的问题，因为我的实际代码很难在这里发布，因为坦白地说我在编写它时非常草率。但是，我将提到，即使我启动会话并在第二行之前初始化所有变量，然后在会话中运行该行，也会遇到相同的错误。
简而言之，如果我没有在代码中的任何地方直接使用TensorFlow的东西，tflearn是否需要一个会话？如果是这样，是否需要在会议中训练模型？如果没有，那两行会导致这种错误吗？
我希望没有必要发布更多代码，但是如果这不是一个普遍的问题，并且实际上是我的代码所特有的，那么我可以尝试在此处设置其格式以便于理解，然后编辑帖子。