关于Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope与tf.reset_default_graph() 及终极手段

在训练模型后立即加载时遇到错误,通常建议设置`reuse=True`或使用`tf.reset_default_graph()`。本文介绍一种不同的解决办法,通过多进程避免图冲突,从而解决模型加载问题。

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哈喽,我是菜鸟小明哥。全称是百变大魔王探花小明哥GBMGBMGreat Boss Man(当大老板的男人)

(我又来搬砖啦,未来不再遥远)

 

在训练模型后的同一个脚本中即刻加载训练好的模型,出现这种错误,或者类似的错误,如下

OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:184 : Not found: Key ggnn_2/b_in not found in checkpoint

 

这种错误网上给的基本上是两种解决办法,而实际避开这种方法也是可以的,比如os.system另开一个python脚本命令,如下

os.system("python test.py")

 

当然这种就要将数据写成文件或者变量(用argparse统一接收数据的输入),这就相当于另外绕了个弯。但这种可以保证不存在图冲突的情况。

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按照TensorFlow2.11的写法修改这段代码:“class tgcnCell(RNN): """Temporal Graph Convolutional Network """ def call(self, inputs, **kwargs): pass def __init__(self, num_units, adj, num_nodes, input_size=None, act=tf.nn.tanh, reuse=None): super(tgcnCell, self).__init__(units=num_units,_reuse=reuse) self._act = act self._nodes = num_nodes self._units = num_units self._adj = [] self._adj.append(calculate_laplacian(adj)) @property def state_size(self): return self._nodes * self._units @property def output_size(self): return self._units def __call__(self, inputs, state, scope=None): with tf.variable_scope(scope or "tgcn"): with tf.variable_scope("gates"): value = tf.nn.sigmoid( self._gc(inputs, state, 2 * self._units, bias=1.0, scope=scope)) r, u = tf.split(value=value, num_or_size_splits=2, axis=1) with tf.variable_scope("candidate"): r_state = r * state c = self._act(self._gc(inputs, r_state, self._units, scope=scope)) new_h = u * state + (1 - u) * c return new_h, new_h def _gc(self, inputs, state, output_size, bias=0.0, scope=None): inputs = tf.expand_dims(inputs, 2) state = tf.reshape(state, (-1, self._nodes, self._units)) x_s = tf.concat([inputs, state], axis=2) input_size = x_s.get_shape()[2].value x0 = tf.transpose(x_s, perm=[1, 2, 0]) x0 = tf.reshape(x0, shape=[self._nodes, -1]) scope = tf.get_variable_scope() with tf.variable_scope(scope): for m in self._adj: x1 = tf.sparse_tensor_dense_matmul(m, x0) x = tf.reshape(x1, shape=[self._nodes, input_size,-1]) x = tf.transpose(x,perm=[2,0,1]) x = tf.reshape(x, shape=[-1, input_size]) weights = tf.get_variable( 'weights', [input_size, output_size], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()) x = tf.matmul(x, weights) # (batch_size * self._nodes, output_size) biases = tf.get_variable( "biases", [output_size], initializer=tf.constant_initializer(bias, dtype=tf.float32)) x = tf.nn.bias_add(x, biases) x = tf.reshape(x, shape=[-1, self._nodes, output_size]) x = tf.reshape(x, shape=[-1, self._nodes * output_size]) return x”
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