我训练了我的张量流模型并保存了它。 为了进行评估,我加载了两个训练有素的模型并执行了它们。 在这里,我遇到了一个奇怪的问题。
graph1 = tf.Graph()
graph1.as_default()
sess1 = tf.Session()
agent_0 = DeepCFR(
sess1, env,
policy_network_layers,
advantage_network_layers)
saver1 = tf.train.import_meta_graph(model_path + "excute-4700.meta")
saver1.restore(sess1, model_path + "excute-4700")
graph2 = tf.Graph()
graph2.as_default()
sess2 = tf.Session()
agent_1 = DeepCFR(
sess2, env,
policy_network_layers,
advantage_network_layers)
saver2 = tf.train.import_meta_graph(model_path + "excute-4700.meta")
saver2.restore(sess2, model_path + "excute-4700")
我尝试将一个训练好的模型加载到两个图中,如您所见。但是,这两个加载的代理对相同的输入值返回了不同的输出。
这是怎么了?我认为这两个模型的权重有所不同,原因是我无法理解一些未知的原因。
现在,我不确定加载训练的模型是否与保存的模型相同。
请让我知道我的代码出了什么问题。
谢谢。