報錯提示

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [128,6040] rhs shape= [128,1]

實驗描述

將訓練的模型參數(shù)保存之后，需要在另外的文件中導入這些訓練好的參數(shù)，用于后續(xù)的實驗。

解決措施

根據(jù)報錯提示，問題出在參數(shù)的維度上。但在檢查的過程中，各參數(shù)的類型、維度與訓練文件中參數(shù)的設置相同。

接著嘗試把D部分的參數(shù)放置在Q、P之后，與原訓練文件中的參數(shù)聲明保持一致，成功解決了該問題。

""" Q """ Q_W1 = tf.Variable(xavier_init([X_dim, h_dim])) Q_b1 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[h_dim])) Q_W2 = tf.Variable(xavier_init([h_dim, z_dim])) Q_b2 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[z_dim]))""" P """ P_W1 = tf.Variable(xavier_init([z_dim, h_dim])) P_b1 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[h_dim])) P_W2 = tf.Variable(xavier_init([h_dim, X_dim])) P_b2 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[X_dim]))""" D """ D_W1 = tf.Variable(xavier_init([X_dim, h_dim])) D_b1 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[h_dim])) D_W2 = tf.Variable(xavier_init([h_dim, 1])) D_b2 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[1]))

小結

“tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError”
==> 導入模型的參數(shù)維度與當前文件中參數(shù)維度不匹配
==> 確保在導入模型參數(shù)的文件中，參數(shù)的類型聲明順序與原訓練文件中參數(shù)的聲明一致。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的GAN实验错误记录——tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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