TensorFlow加载模型的时候注意事项

最新推荐文章于 2022-05-24 19:11:20 发布
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本文介绍了一种常见的TensorFlow模型使用错误——模型参数不匹配，并详细解释了如何确保训练模型与应用模型参数的一致性。通过调整模型参数，特别是数据集词典大小，成功解决了测试集特征提取时的报错。
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自己在根据训练集训练好相关模型后，再去利用该模型去获得训练集和测试集的深度特征表示。但是在获取测试集的特征表示的时候出现如下错误：

 tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [14351,128] rhs shape= [70450,128] 

查了相关资料，找到了这个链接，解决了我的问题，http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e103b930102wza0.html

原因就是一定要保证你训练模型当时的参数一定要和你现在模型的参数一定要一模一样，当前模型与当时训练模型参数一定要一模一样，当前模型与当时训练模型参数一定要一模一样，当前模型与当时训练模型参数一定要一模一样。

我的错误在于我在构建CNN模型的参数时，其中有个参数是数据集词典的大小，但由于在获取训练集和测试集的特征表示时，用了不同的参数值，导致在获取测试集特征时报这个模型的错误，改为一致后，问题就解决了

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