Question

尝试使用与自述文件中的命令相同的命令来运行tensorflow nmt（tf-1.4分支）预训练的模型示例，用于德语-英语（https://github.com/tensorflow/nmt/tree/tf-1.4#standard-hparams）

python -m nmt.nmt \
    --src=de --tgt=en \
    --ckpt=pretrained_models\german2eng\deen_gnmt_model_4_layer\translate.ckpt.index \
    --hparams_path=nmt\standard_hparams\wmt16_gnmt_4_layer.json \
    --out_dir=tmp\deen_gnmt \
    --vocab_prefix=tmp\wmt16\vocab.bpe.32000 \
    --inference_input_file=tmp\wmt16\newstest2014.tok.bpe.32000.de \
    --inference_output_file=tmp\deen_gnmt\output_infer 
    --inference_ref_file=tmp\wmt16\newstest2014.tok.bpe.32000.en

但是在win32和tensorflow-gpu-1.5.0上，python 3.5.4 64bit（amd64）出现以下错误

ValueError：尺寸必须相等，但对于3072和2048 'dynamic_seq2seq / decoder / decoder / while / BeamSearchDecoderStep / multi_rnn_cell / cell_1 / basic_lstm_cell / MatMul' （op：'MatMul'），其输入形状为[？，3072]，[2048,4096]

还尝试使用master分支（https://github.com/tensorflow/nmt/tree/master#standard-hparams）运行它，这显然需要每晚进行一次tf构建，但这给了我不同的错误。

在Win32和tensorflow-nightly-gpu（1.8.0-dev20180329）上使用python3.6.5 64bit（amd64）在Anaconda虚拟环境中运行它，并得到以下错误：

NotFoundError（请参阅上面的回溯）：张量名称“变量”不是在检查点文件中找到 pretrained_models \ german2eng \ deen_gnmt_model_4_layer \ translate.ckpt.index [[节点：保存/还原V2 =还原V2 [dtypes = [DT_INT32，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT，...，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT， DT_FLOAT，DT_FLOAT]， _device =“ / job：localhost /副本：0 / task：0 / device：CPU：0”]（_ arg_save / Const_0_0，保存/恢复V2 / tensor_names，保存/恢复V2 / shape_and_slices）]] [[节点：保存/恢复V2 / _29 = _Recvclient_terminated = false，recv_device =“ / job：localhost /副本：0 /任务：0 /设备：GPU：0”， send_device =“ / job：localhost /副本：0 / task：0 / device：CPU：0”， send_device_incarnation = 1，tensor_name =“ edge_39_save / RestoreV2”， tensor_type = DT_FLOAT， _device =“ / job：localhost /副本：0 / task：0 / device：GPU：0”]]

tensorflow nmt加载用于推理的预训练模型

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