ValueError: Variable train/rnn/basic_lstm_cell/kernel already exists, disallowed

本文介绍了解决深度学习LSTM模型中出现的重复变量错误的方法。通过使用TensorFlow的变量作用域来区分训练与预测阶段的变量,避免了因变量重名导致的ValueError。文中提供了一个具体的代码示例。

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    在尝试深度学习LSTM序列模型实验时候,参考网上的实验代码(链接),发现训练模型和预测模型不能同时运行,会报错:ValueError: Variable train/rnn/basic_lstm_cell/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at: 。网上查阅发现是变量作用域的问题,解决方案有说使用tensorflow的reset_default_graph()函数(这里),有说定义命名范围的(这里),由于对TensorFlow不太熟悉,不知道怎么定义我的代码中作用域,后来使用这个简单粗暴的方法解决了,给坑友提供参考。

原来是:

 train_lstm()
 prediction()
修改为:
with tf.variable_scope('train'):
    train_lstm()
with tf.variable_scope('train',reuse=True):
    prediction()

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