当尝试加载经过训练的多个时期保存的权重时 使用以下代码返回网络:
import tensorflow as tf
from returnn.Config import Config
from returnn.TFNetwork import TFNetwork
for i in range(1,11):
modelFilePath = path/to/model/ + 'network.' + '%03d' % (i,)
returnnConfig = Config()
returnnConfig.load_file(path/to/configFile)
returnnTfNetwork = TFNetwork(config=path/to/configFile, train_flag=False, eval_flag=True)
returnnTfNetwork.construct_from_dict(returnnConfig.typed_value('network'))
with tf.Session() as sess:
returnnTfNetwork.load_params_from_file(modelFilePath, sess)
我收到以下错误:
Variables to restore which are not in checkpoint:
global_step_1
Variables in checkpoint which are not needed for restore:
global_step
Probably we can restore these:
(None)
Error, some entry is missing in the checkpoint
最佳答案
问题在于,您每次在循环中都重新创建 TFNetwork,并且每次都会为全局步骤创建一个新变量,该变量必须以不同的方式调用,因为每个变量都必须有一个唯一的名称。
你可以在循环内做这样的事情:
tf.reset_default_graph()
关于python - 如何使用 TensorFlow 在 Returnn 中加载经过训练的网络的权重,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51043758/