用Tensorflow跑自己的数据集时,用saver将参数保存在checkpoint中。
后来在在测试的时候,用saver.restore导入模型到Session中,报如下错误:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError exception str() failed
出现这个错误的原因是:我修改了网络的优化方法,在restore时读取模型导致参数不匹配。
改回之前的优化方法即可
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate) # Adam优化算法.
# optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(FLAGS.learning_rate, 0.9) # 0.9为保留的动量方向比例
建议如要修改网络,将源代码和logs备份
TensorFlow模型加载问题
本文介绍了使用TensorFlow训练模型并在测试阶段加载模型时遇到的问题及解决办法。由于更改了优化方法,导致在恢复模型时出现了参数不匹配的错误。文中提供了具体的优化方法,并建议在修改网络结构时备份源代码和日志。
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