Type is unsupported, or the types of the items don‘t match field type in CollectionDef.

本文探讨了使用TensorFlow训练模型时遇到的警告信息,详细解释了这些警告的原因及其对训练过程的实际影响。文章指出,警告通常与模型保存时的变量序列化有关,一般不会影响模型的训练效果。同时,文中对比了LSTM与简单RNN的性能差异,解释了LSTM为何能提供更高的准确率。
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用tensorflow进行训练时遇到以下问题:

WARNING:tensorflow:Issue encountered when serializing update_ops.
Type is unsupported, or the types of the items don't match field type in CollectionDef. Note this is a warning and probably safe to ignore.
'list' object has no attribute 'name'

回答:https://github.com/tflearn/tflearn/issues/190

“ This warning shouldn't impact your training, this is just linked with variable serialization when saving the model, I will check what is wrong there.
In general, LSTM performs better than simpleRNN as they can 'remember' information longer, that can explain the difference in accuracy you noticed.”

翻译:

这个警告不影响训练,仅仅与变量存储时的变量序列化有关。我将会检查哪里出错了。

一般,LSTM比简单的RNN效果要好,因为它们可以记忆更久的信息,这可以解释你注意到的准确率的差异”

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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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