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python - 在 tensorflow 中恢复保存的模型时出现问题，如何调试？

问题描述

在 tensorflow 中训练模型后，保存如下：

saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess,'myModel/Path/Model_1')

生成文件称为：

现在要在创建新会话后恢复模型，并以与最初创建完全相同的方式初始化 tensorflow 图，我将其恢复如下：

sess = tf.Session()    
# Initialize the variables (i.e. assign their default value)
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)

imported_meta = tf.train.Saver()
imported_meta.restore(sess,'myModel/Path/Model_1.meta')

这会引发以下错误：

InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [6152,32] rhs shape= [6164,80]
 [[Node: save_2/Assign_3 = Assign[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@DGNS/bidirectional_rnn/bw/basic_lstm_cell/kernel"], use_locking=true, validate_shape=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](DGNS/bidirectional_rnn/bw/basic_lstm_cell/kernel, save_2/RestoreV2/_111)]]

Caused by op u'save_2/Assign_3', defined at:
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/spyderlib/widgets    /externalshell/start_ipython_kernel.py", line 205, in <module>
 __ipythonkernel__.start()
 "/usr/lib/python2.7/dist-packages/IPython/kernel/zmq/kernelapp.py", line 459, in start
ioloop.IOLoop.instance().start()
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/zmq/eventloop/ioloop.py", line 162, in start
super(ZMQIOLoop, self).start()
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/zmq/eventloop/minitornado/ioloop.py", line 830, in start
self._run_callback(callback)
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/zmq/eventloop/minitornado/ioloop.py", line 603, in _run_callback
ret = callback()

... ... ETC

我需要帮助了解这里发生的事情。该错误提示某些形状不匹配问题。但我不明白这是怎么回事，因为我使用完全相同的代码来生成模型和初始化新图形。代码中唯一的区别是模型加载部分。

如何开始调试此错误以获取有关如何正确加载模型的提示？

标签： pythontensorflowdeep-learning

解决方案

我很确定您不应该加载 .meta 文件。很难理解，因为它为检查点输出 3 个不同的文件。试试这个：

with tf.Session() as sess:
new_saver = tf.train.import_meta_graph(
    'myModel/Path/Model_1.meta', clear_devices=True)
new_saver.restore(sess, 'myModel/Path/Model_1')

另外，为了澄清起见，您是将完整模型也存储在 .pb 文件中，还是仅生成这些检查点？

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