1.tensorflow ‘/conv/biases/Adam_1’not in ckpt file

????????這類問題是加載預訓練模型時常常遇到的，原因就是在使用rmsprop或者adam優(yōu)化器的時候，他們會在自己內(nèi)部建立一個adam或者rmsprop變量，然而我們在使用SGD優(yōu)化器的時候不會新建變量，所以不會出現(xiàn)在這種問題。
? ? ? ? 問題原因：這類變量在我們的訓練初始化圖時是存在的，但是我們的預訓練模型由于某種保存機制，導致預訓練模型中沒有這類變量的值（實際上這類變量是沒有什么意義的），所以導致上述報錯。因此我們可以考慮這種加載方式：

print('setting saver...')var = tf.global_variables()var_to_restore = [val for val in var if 'Adam_1' not in val.name and 'Adam' not in val.name] # 將所有Adam_1 和Adam變量篩除print("***********", len(var_to_restore))saver = tf.train.Saver(var_to_restore, max_to_keep=None)print('setting saver done...')

????????并且這類變量在實際測試時這類變量也是不被需要的，即我們真正的模型（tf.global_variables()這個集合里）中是沒有這類變量的，因此我們保存時講道理沒有必要保存Adam生成的變量。

訓練時：

# build modeldimension = int(network_type[-1])sat_global, grd_global = SAFA(sat_x, grd_x, keep_prob, dimension, is_training)out_channel = sat_global.get_shape().as_list()[-1]sat_global_descriptor = np.zeros([input_data.get_test_dataset_size(), out_channel])grd_global_descriptor = np.zeros([input_data.get_test_dataset_size(), out_channel])loss = compute_loss(sat_global, grd_global)# set trainingglobal_step = tf.Variable(0, trainable=False)with tf.device('/gpu:0'):with tf.name_scope('train'):train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate, 0.9, 0.999).minimize(loss, global_step=global_step)

?測試時：

#building modeldimension = int(network_type[-1])sat_global, grd_global = SAFA(sat_x, grd_x, keep_prob, dimension, is_training)out_channel = sat_global.get_shape().as_list()[-1]sat_global_descriptor = np.zeros([input_data.get_test_dataset_size(), out_channel])grd_global_descriptor = np.zeros([input_data.get_test_dataset_size(), out_channel])print('setting saver...')saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(), max_to_keep=None)print("********************",len(tf.global_variables()), tf.global_variables)for i, key in enumerate(tf.global_variables()):print(i, key.name)exit()print('setting saver done...')

通過訓練和測試時的代碼對比，我們可以發(fā)現(xiàn)，在初始化圖的時候，訓練部分是有Adam部分的，但是測試部分沒有，因此我會產(chǎn)生：預訓練模型在訓練時不能正常加載的但是在測試時正常的問題。

上述問題的解決均可以通過選擇加載和保存變量的值來解決，可以參考我的另一篇博客：
Tensorflow詳解保存模型（進階版一）：如何有選擇的保存變量_NuerNuer的博客-CSDN博客

2.使用Adam時，的beta1_power和beta2_power變量
這實際上就是Adam中兩個參數(shù)的值，即：

tf.train.AdamOptimizer.__init__(learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, use_locking=False, name=’Adam’)

beta1: A float value or a constant float tensor. The exponential decay rate for the 1st moment estimates.
接近 1 的常數(shù)，一階矩估計的指數(shù)衰減因子；

beta2: A float value or a constant float tensor. The exponential decay rate for the 2nd moment estimates.
接近 1 的常數(shù)，二階矩估計的指數(shù)衰減因子；

關(guān)于優(yōu)化器的更多內(nèi)容可參考：https://blog.csdn.net/lomodays207/article/details/84027365

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的记录之关于tensoflow中使用Adam优化算法导致模型保存时参数的变化的记录的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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