如何修复Python聊天机器人代码报错Attempted to use a closed Session

• 第一个ValueError是首次运行代码时还没有生成过model.tflearn模型 checkpoint 文件，加载不存在的文件触发报错。
• 后续的RuntimeError是TFLearn对TensorFlow 2.x的eager execution模式兼容差，加载失败进入训练分支时，会话被提前关闭导致无法正常训练。
• 额外还有两处代码逻辑错误，会导致后续聊天功能运行异常。

1. 新增TensorFlow兼容配置 #

在导入tensorflow的代码后，立即添加关闭eager execution的配置：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution() # 新增这行

2. 修正chat函数的两处逻辑错误 #

原chat函数里的置信度判断和响应输出缩进错误，修改为以下内容：

def chat():
    print("Start talking with the bot (type quit to stop)!")
    while True:
        inp = input("You: ")
        if inp.lower() == "quit":
            break

        results = model.predict([bag_of_words(inp, words)])
        results_index = numpy.argmax(results)
        tag = labels[results_index]

        # 修正：predict返回二维数组，取第一个样本的置信度
        if results[0][results_index] >0.7:
          for tg in data["intents"]:
            if tg['tag'] == tag:
                responses = tg['responses']
                # 修正：输出缩进移到匹配成功的分支内，避免乱输出
                print(random.choice(responses))
        
        else:
          print ('I did not get you')

3. 清理旧缓存后重新运行 #

删除运行目录下之前生成的data.pickle、model.tflearn开头的所有缓存文件，重新运行代码即可正常训练，训练完成后会自动保存模型，下次运行会直接加载无需重新训练。

注意事项 #

如果运行时提示找不到intents.json，把with open('/content/sample_data/intents.json') as file:里的路径替换为你本地intents.json的实际存放路径。

可以调整模型加载逻辑，避免首次运行无意义的加载报错：
先导入os模块，把原来的模型加载部分替换为：

import os

model = tflearn.DNN(net)
# 只有模型文件存在时才加载
if os.path.exists("model.tflearn.index"):
    model.load("model.tflearn")
else:
    model.fit(training, output, n_epoch=1000, batch_size=8, show_metric=True)
    model.save("model.tflearn")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kevin Tracey