Ne peut pas assigner des valeurs avec des formes différentes dans tensorflow

Question

Je veux charger le fichier point de contrôle, des formes de changement de certaines variables ((1,1,1024,55) ->(1,1,1024,60)) puis enregistrez point de contrôle à nouveau

Ce que je l'ai fait:

1. J'ai checkpoint chargé

saver = tf.train.import_meta_graph(meta) 
saver.restore(sess, ckpt 

2. Essayé utiliser tf.assign():

   for var in tf.global_variables(): if var.name == "22-convolutional/biases:0": assign = tf.assign(var, a, validate_shape=False) sess.run(assign)

Et puis, quand je suis en train d'exécuter

sess.run(tf.global_variables_initializer())

J'ai une erreur

Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [1,1,1024,60] rhs shape= [1,1,1024,55] [[Node: 22-convolutional/kernel/Adam_1/Assign = Assign[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@22-convolutional/kernel"], use_locking=true, validate_shape=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](22-convolutional/kernel/Adam_1, zeros_51)]]

Est-e Avez-vous des idées de quoi essayer?

Merci!

Answer 1

Vous ne pouvez pas modifier la forme d'une variable. La forme est définie à la création et chaque valeur que vous lui attribuez doit avoir cette forme. Si la nouvelle valeur est toujours plus petite que celle d'origine, vous pouvez envisager de faire un slice assignment, si cela vous est utile. Ou vous pouvez utiliser une nouvelle variable, ou autre chose. Mais il n'y a pas de "truc" qui vous permet de changer la forme.