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tensorflow - 从 tensorflow 中的检查点恢复时出错

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-05 07:42:33 24 4
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def test_neural_network():
prediction = neural_network_model(x)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for epoch in range(hm_epochs):
saver.restore(sess, './model.ckpt')
# more code here

这是我正在处理的代码示例。我已将 model.ckpt 保存在与我的文件相同的目录中。

但是当我运行代码时,我收到一条错误消息:

InvalidArgumentError (see above for traceback): Expected to restore a tensor of type float, got a tensor of type int32 instead: tensor_name = Variable
[[Node: save/RestoreV2 = RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_recv_save/Const_0, save/RestoreV2/tensor_names, save/RestoreV2/shape_and_slices)]]

最佳答案

看起来您定义的模型与您保存的模型有些不同。尝试使用 saver = tf.train.import_meta_graph('your_model_name.meta') 而不是在 neural_network_model() 中手动构建图表。

关于tensorflow - 从 tensorflow 中的检查点恢复时出错,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44391042/

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