Variable attention/f_conv/conv2d/kernel already exists, disallowed.

最新推荐文章于 2023-12-20 22:46:06 发布
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分类专栏： tensorflow运行问题整理
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版权

Variable attention/f_conv/conv2d/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally defined at:

错误类型：
tensorflow 模型重新加载的问题
在这里插入图片描述
解决方案：

在程序运行前加入一句tf.reset_default_graph()
ValueError: Variable layer1-conv1/weight already exists发生错误
weixin_38410551的博客
12-31 573
当再次执行时可能发生冲突，tf.reset_default_graph（） 参考链接： https://blog.csdn.net/xiaohuihui1994/article/details/80829832
ValueError: Variable rnn/basic_lstm_cell/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set reus...
weixin_30639719的博客
04-20 2576
问题 　　ValueError: Variable rnn/basic_lstm_cell/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally defined at: 原因 　　调用了两次RNN网络，在第二次调用的时候报...
tf1.x error:Variable generator/encoder_image/conv2d/kernel already exists, disallowed
xddcore的博客
05-31 426
今天在用tf1.x进行重复多次计算的时候，出现问题Variable generator/encoder_image/conv2d/kernel already exists, disallowed 错误的意思很明显，变量已存在，不能再次声明。 解决办法:在每次重复计算开始前，将图中的变量清理就行。 tf.reset_default_graph() ...
解决报错：Variable generator/encoder_image/conv2d/kernel already exists, disallowed
欢迎来到打不死的小强的专栏
07-01 2386
具体错误信息如下： Traceback (most recent call last): File "/home/wanghao/bin/pycharm-2017.1.2/helpers/pydev/pydevd.py", line 1585, in <module> globals = debugger.run(setup['file'], None, None, is_...
Variable conv1/weights already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? 解决方法
Yl
03-05 4827
转载自：https://www.jianshu.com/p/fc11f32800f9 保存checkpoint后，尝试调用保存的模型： with tf.Session() as sess: print("Reading checkpoints...") ckpt = tf....
关于“ValueError: Variable resnet_v2_50/conv1/weights already exists, disallowed. Did you mean to set r
cc
07-29 694
关于“ValueError: Variable resnet_v2_50/conv1/weights already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally defined at:”报错问题解决方法 使用训练好的resenet提取特征时，出现以上错误，解决方法有两种： 一、重启控制台（能解决但是一遍遍重启很麻烦）。 二、使用模型前添加如下语句： tf.r
解决tensorflow报错ValueError: Variable conv1/weights already exists, disallowed.
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早上在跑别人的tensorflow代码时报错： Traceback (most recent call last): File &amp;quot;&amp;amp;lt;ipython-input-23-712e8e1f026f&amp;amp;gt;&amp;quot;, line 1, in &amp;amp;lt;module&amp;amp;gt; runfile('C:/Users/peter/Downloads/tensorflow
错误：ValueError: Variable layer1-conv1/weight already exists
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当在Spyder下执行LeNet5.py文件： -- coding: utf-8 - import os import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 加载mnist_inference.py中定义的常量和前向传播的函数 imp...
【Tensorflow练习】： tf.variable_scope、tf.get_variable、tf.get_variable_scope、arg_scope的简单使用示例
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Variable conv1/weights already exists disallowed. Did you mean to set reuse=True
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tensorflow 模型重新加载的问题，可以一次执行结束后加上tf.reset_default_graph()。
注意力机制（Attention Mechanism）
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根据注意力权重计算的方式和应用的对象，注意力机制可以分为多种不同类型，如全局注意力机制（Global Attention）、局部注意力机制（Local Attention）、自注意力机制（Self-Attention）、多头注意力机制（Multi-Head Attention）等。同时，更灵活的注意力机制的设计以及注意力机制与其他模型结构的融合也将成为未来的研究重点。在以上应用场景中，注意力机制通过对关键信息的关注，提高了模型对输入的理解和表征能力，有效地解决了深度学习模型难以处理长序列和复杂语境的问题。
ValueError: Variable xx weights already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse.
qq_18824345的博客
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tf程序抛出以下错误： ValueError: Variable InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? 先上结论： 当我们的graph中已经存在变量A,然后尝试通过get_Vari...
Attention总结
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1 定义 首先，在生成target side的states时，所有context vectors 都会被当做输入。 其次，并不是所有context都对下一个状态的生成产生影响。例如，当翻译英文文章的时候，我们要关注的是“当前翻译的那个部分”，而不是整篇文章。“Attention”的意思就是选择恰当的context并用它生成下一个状态。 而注意力（Attention）机制是自然语言处理领域一个...
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Variable cluster_weights already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope?遇到这种报错，只要在代码开头加上：tf.reset_default_graph()   #加入这句话，可以重新创建图，否则会报错...
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在使用 TF2 的 GradientTape() 时报此类错误基本是因为 loss 和所给的变量没有联系，因此也就无法传递梯度。我的代码具体报错是因为（例子）： # 先定义一个神经网络：model with tf.GradientTape() as tape: x = tf.constant([[1., 2., 3.]]) y = model(x).numpy() ... # 问题就出在上面这一步， # 因为我需要对'y'的取值做一些操作，所以用了.numpy()操作。 # 继续看下一步 lo
self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) self.global_pool = GlobalAvgPool2d()
06-10
这段代码中，首先计算了`dim`除以`n_div`的结果`dim_conv3`，然后用`dim`减去`dim_conv3`得到了另一个值`dim_untouched`。接下来，使用`nn.Conv2d`定义了一个输入通道数和输出通道数都为`dim_conv3`的卷积层`partial_conv3`，卷积核大小为3，步长为1，填充为1，因为输出张量的大小需要与输入张量的大小相同。最后，使用之前实现的`GlobalAvgPool2d`定义了一个全局平均池化层`global_pool`。 这段代码的作用是定义了一个部分使用卷积操作和部分使用全局平均池化操作的模块，其中部分使用卷积操作的部分使用的卷积层为`partial_conv3`，输入通道数和输出通道数都为`dim_conv3`，卷积核大小为3，步长为1，填充为1，因为输出张量的大小需要与输入张量的大小相同。部分使用全局平均池化操作的部分使用的层为`global_pool`，它将输入张量按照通道维度进行平均池化操作，得到一个大小为`[batch_size, dim_untouched, 1, 1]`的张量。 这个模块的设计是为了在不同的通道上使用不同的操作，从而提高模型的表达能力。
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