我正在训练一个模型,其中输入向量是另一个模型的输出。这涉及从检查点文件恢复第一个模型,同时在同一过程中从头开始初始化第二个模型(使用 tf.initialize_variables())。
有大量的代码和抽象,所以我只是在这里粘贴相关部分。
以下是恢复代码:
self.variables = [var for var in all_vars if var.name.startswith(self.name)]
saver = tf.train.Saver(self.variables, max_to_keep=3)
self.save_path = tf.train.latest_checkpoint(os.path.dirname(self.checkpoint_path))
if should_restore:
self.saver.restore(self.sess, save_path)
else:
self.sess.run(tf.initialize_variables(self.variables))
每个模型都在其自己的图形和 session 范围内,如下所示:
self.graph = tf.Graph()
self.sess = tf.Session(graph=self.graph)
with self.sess.graph.as_default():
# Create variables and ops.
每个模型中的所有变量都在 variable_scope 上下文管理器中创建。
喂养工作如下:
input = scipy.misc.imread(X) 上调用 sess.run(inference_op) 并将结果放入阻塞的线程安全队列中。 sess.run(train_op)。问题:
我观察到损失值,即使是在训练的第一次迭代(第二个模型)中,在整个运行过程中也会发生巨大变化(并在几次迭代中变为 nan)。我确认第一个模型的输出每次都完全相同。注释掉第一个模型的 sess.run 并将其替换为腌制文件中的相同输入不会显示此行为。
这是train_op:
loss_op = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy(network.feedforward())
# Apply gradients.
with tf.control_dependencies([loss_op]):
opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(lr)
grads = opt.compute_gradients(loss_op)
apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads)
return apply_gradient_op
我知道这很含糊,但我很乐意提供更多详细信息。感谢您的帮助!
最佳答案
这个问题肯定是由于不同 session 对象的并发执行而发生的。我将第一个模型的 session 从后台线程移到主线程,重复控制实验几次(运行超过 24 小时并达到收敛)并且从未观察到 NaN。另一方面,并发执行会在几分钟内使模型发散。
我重组了我的代码,以便为所有模型使用一个通用的 session 对象。
关于python - Tensorflow 中的多个 session 和图形(在同一进程中),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38819576/
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