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python - 无效参数错误 : Mismatch between the current graph and the graph from the checkpoint

coder 2023-08-18 原文

所以我基本上在我的项目中使用这个转换器实现:https://github.com/Kyubyong/transformer . 它在最初编写的德英翻译上效果很好，我修改了处理 python 脚本，以便为我想要翻译的语言创建词汇文件。这似乎工作正常。

但是在训练时出现以下错误:

InvalidArgumentError (see above for traceback): Restoring from checkpoint failed. This is most likely due to a mismatch between the current graph and the graph from the checkpoint. Please ensure that you have not altered the graph expected based on the checkpoint. Original error:

Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [9796,512] rhs shape= [9786,512] [[{{node save/Assign_412}} = Assign[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@encoder/enc_embed/lookup_table"], use_locking=true, validate_shape=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](encoder/enc_embed/lookup_table/Adam_1, save/RestoreV2:412)]]

现在我不知道为什么会出现上述错误。我还恢复到原始代码以从德语翻译成英语，现在我得到了同样的错误(除了 lhs 和 rhs 张量形状当然不同)，在它工作之前!

关于为什么会发生这种情况有什么想法吗？

提前致谢

编辑:这是这里有问题的特定文件，运行时的 train.py:https://github.com/Kyubyong/transformer/blob/master/train.py 除了为 de 和 en 加载的词汇不同(它们实际上是用单个字母作为单词的词汇文件)之外，没有任何修改。然而，正如我所提到的，即使求助于之前的工作示例，我也会在不同的 lhs 和 rhs 维度上遇到相同的错误。

最佳答案

我遇到了类似的错误，我的情况是，以前失败的作业的输出似乎保留在输出目录中，并且在保存/恢复新作业的检查点时存在一些不兼容性，所以我只是 清理输出目录，然后新工作正常工作。

关于python - 无效参数错误 : Mismatch between the current graph and the graph from the checkpoint，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52977150/

thegraphsectionhttpstransformerpythontensorflowtensortransformer-model

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