Question

我运行Tensorflow 1.0提供的ptb_word_lm.py，但它显示了以下消息：

ValueError：尝试让第二个RNNCell使用已经具有权重的变量范围的权重： '型号/ RNN / multi_rnn_cell / cell_0 / basic_lstm_cell';而细胞是不构造为BasicLSTMCell（...，reuse = True）。分享 RNNCell的权重，只需在第二次计算中重复使用，或者使用参数reuse = True创建一个新的。

然后我修改代码，将'reuse=True'添加到BasicLSTMCell，但它会显示以下消息：

ValueError：变量模型/ RNN / multi_rnn_cell / cell_0 / basic_lstm_cell / weights不存在，或者不是用tf.get_variable（）创建的。你的意思是设置在VarScope中重用=无？

我怎么能解决这个问题？

Answer 1

以下对我有用：

with tf.variable_scope('rnn'):
    outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, X_in, initial_state=init_state, time_major=False, scope='rnn')

Answer 2

向BasicLSTMCell添加reuse = tf.get_variable_scope().reuse对我来说没问题。

Answer 3

它修改lstm_cell（）如下：

def lstm_cell():
    if 'reuse' in inspect.signature(tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell.__init__).parameters:
        return tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(size, forget_bias=0.0,
                                     state_is_tuple=True, 
                                     reuse=tf.get_variable_scope().reuse)
    else:
        return tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(
                                     size, forget_bias=0.0, state_is_tuple=True)

我的环境：

Windows 10_x64

tensorflow-gpu：1.1.0

测试没问题。

Answer 4

只需在代码顶部添加以下行：

tf.reset_default_graph()

Answer 5

您可以尝试在scope='lstmrnn'功能中添加tf.nn.dynamic_rnn()。

ValueError：尝试使用第二个RNNCell使用已经具有权重的变量范围的权重

5 个答案: