問題タブ [checkpoint]

Tensorflow 0.9 を使用しています。
モデルを保存して復元したい。トレーニング変数を保存して復元するために
追加するだけです。tf.train.Saver()

これは私のコードです:

チェックポイントを復元すると:

TensorFlow は次のエラーをスローします。

編集：

アナコンダを使用しています。「run filename.py」を使用してこのコードをspyderまたはipythonで初めて実行すると、モデルがチェックポイントに保存されますが、このコードを再度実行するとエラーがスローされます。

しかし、スパイダーまたは ipython を閉じると、もう一度開いてコードを実行すると、チェックポイントが正しく復元されます。

また、ターミナル「python filename.py」で実行すると、常に実行され、エラーはスローされません。

テンソルフローでモデルの保存されたパラメーターを復元します。異なるレイヤーと異なるパラメーター サイズを使用して、モデルのテストの違いを構成したいと考えています。

たとえば、保存したパラメーターの 1 つが次のようになっているとします。 W_conv1 = weight_variable([7 , 7, 1, 64])

これを復元すると機能します。しかし、私はこのように私のパラメータを変更したい: W_conv1 = weight_variable([5 , 5, 1, 64]) or W_conv1 = weight_variable([5 , 5, 1, 50]) or W_conv1 = weight_variable([9 , 9, 1, 80]) or ....

ここで、保存したチェックポイントを使用して、新しい構成で復元したいと考えています。パラメータの各次元のサイズが変更された場合、保存したパラメータからランダムに初期化され、場所がランダムに初期化されることを思い出させます。

これをテンソルフローで行うことは可能ですか?

フォールトトレランスのためのチェックポイント手法について読んでいます。だから、私はprevaylerチェックポイントのためにJavaライブラリを使っています。ここで、The type Prevayleris not generic;というエラーが表示されました。引数でパラメータ化することはできません<P>。このエラーについて教えてもらえますか?

これが私のコードです：

bash スクリプトで複数のパラメーターを指定してコマンドを実行しようとしています。

このスクリプトは、stackoverflow のいくつかの例からハッキングしました。何が起こっているかというと、履歴を終了する完全なコマンドではなく、cpview ユーティリティが呼び出されていることです。Cpview は、CPU、メモリ、ネットワーク統計、ファイアウォール パフォーマンスなどを表示するために使用されるチェック ポイント ユーティリティです。バグが多く、メモリ リークがあるため、停止する必要があります。