Tenflow bug（一）——tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError

╰半夏微凉° 2022-01-14 22:23 307阅读 0赞

# 问题描述： #

在做resnet101分类时，在原本resnet50做数字分类的基础上，改成了采用别的预训练集训练自己的数据，在训练完生成.pd文件时，出现如下问题：

> tensorflow.python.framework.errors\_impl.InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= \[10\] rhs shape= \[12\]
> 
> 还有一种形式：
> 
> tensorflow.python.framework.errors\_impl.InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= \[2048,10\] rhs shape= \[2048,12\]  
>      \[\[\{ \{node save/Assign\_1\}\} = Assign\[T=DT\_FLOAT, \_class=\["loc:@Predict/weights"\], use\_locking=true, validate\_shape=true, \_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"\](Predict/weights, save/RestoreV2/\_3)\]\]  
>      \[\[\{ \{node save/RestoreV2/\_1082\}\} = \_Send\[T=DT\_FLOAT, client\_terminated=false, recv\_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send\_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send\_device\_incarnation=1, tensor\_name="edge\_1087\_save/RestoreV2", \_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"\](save/RestoreV2:541)\]\]

# 解决办法： #

通过查阅资料发现，tensorflow.python.framework.errors\_impl.InvalidArgumentError故障大部分是参数问题。比如这个问题我自己看我的代码模型没有毛病，后来发现自己在导入一个模型的时候，忘了修改模型参数与自己train时候用到的参数匹配。

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![2019061408352162.png][]  
     train时候用的模型有10个输出，原先用于另一个数据集的模型有12个输出，在修改后将原本生成的.ckpt文件删掉，重新训练，再导出就可以了。 概括地讲，你在restore的时候必须保证当先代码构建的模型与原模型参数匹配，如果不匹配则会报错。当然这个问题尤其在你有多个载入模块的时候，需要仔细校验每一个载入模块的参数类型，数目是否与原来train时候的参数数目匹配。  
    唯有如此，才能使自己的模型得到验证工作。

在修改网络的优化方法时，也要注意模型的参数匹配，否则也会出现这个错误。例子如下：

[https://blog.csdn.net/check2255/article/details/78321818][https_blog.csdn.net_check2255_article_details_78321818]

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参考：

https://blog.csdn.net/qq\_41185868/article/details/79994791

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[https_blog.csdn.net_check2255_article_details_78321818]: https://blog.csdn.net/check2255/article/details/78321818