Tensorflow: TypeError: zeros_initializer () получил несколько значений для аргумента ключевого слова 'dtype'

Созданный на 14 февр. 2017  ·  3Комментарии  ·  Источник: tensorflow/tensorflow

Я пытаюсь выполнить распределенное обучение из учебника Начало в TensorFlow

Среда
_Parameter Server_
Операционная система: Ubuntu 16.04 LTS
Тензорпоток: r 0,12
питон: 2.7.12

_Worker_
Операционная система: CentOS 7
Тензорпоток: r 0,12
питон: 2.7.5
Видеокарта: 2 * GTX NVIDIA 1080

но я получил эту ошибку:

Traceback (most recent call last): 
File "/home/paslab/tensorflow-models/inception/bazel-bin/inception/imagenet_distributed_train.runfiles/inception/inception/imagenet_distributed_train.py", line 66, in <module> tf.app.run()

File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 44, in run _sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough)) File "/home/paslab/tensorflow-models/inception/bazel-bin/inception/imagenet_distributed_train.runfiles/inception/inception/imagenet_distributed_train.py", line 62, in main inception_distributed_train.train(server.target, dataset, cluster_spec)

File "/home/paslab/tensorflow-models/inception/bazel-bin/inception/imagenet_distributed_train.runfiles/inception/inception/inception_distributed_train.py", line 120, in train global_step = slim.variables.global_step() 

File "/home/paslab/tensorflow-models/inception/bazel-bin/inception/imagenet_distributed_train.runfiles/inception/inception/slim/scopes.py", line 155, in func_with_args return func(*args, **current_args) 

File "/home/paslab/tensorflow-models/inception/bazel-bin/inception/imagenet_distributed_train.runfiles/inception/inception/slim/variables.py", line 244, in global_step trainable=False, collections=collections) 

File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 987, in get_variable custom_getter=custom_getter) 

File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 889, in get_variable custom_getter=custom_getter) 

File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 347, in get_variable validate_shape=validate_shape) 

File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 332, in _true_getter caching_device=caching_device, validate_shape=validate_shape) 

File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 683, in _get_single_variable validate_shape=validate_shape) 

File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variables.py", line 226, in __init__ expected_shape=expected_shape) 

File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variables.py", line 303, in _init_from_args initial_value(), name="initial_value", dtype=dtype) 

File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py", line 672, in <lambda> shape.as_list(), dtype=dtype, partition_info=partition_info) 

TypeError: zeros_initializer() got multiple values for keyword argument 'dtype'

Я уже проверял следующую проблему раньше

( TypeError: ones_initializer () получил несколько значений для аргумента ключевого слова 'dtype' при выполнении inception_train # 5742 )

но похоже не очень хорошо работает

Любая идея? Спасибо!

awaiting response bug

Самый полезный комментарий

Решение: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/6202#issuecomment -267445372 (найдено путем поиска названия проблемы на github)

Все 3 Комментарий

Решение: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/6202#issuecomment -267445372 (найдено путем поиска названия проблемы на github)

Привет @yaroslavvb!


Информация о моей среде
_Parameter Server_
Операционная система: Ubuntu 16.04 LTS
Тензорпоток: r 0,12
Python: 2.7.12

_Worker_
Операционная система: CentOS 7
Тензорпоток: r 0,12
Python: 2.7.5
Видеокарта: 2 * GTX NVIDIA 1080


Я уже проверил файл ops.py, и мой код здесь

initializer=tf.ones_initializer()

Так что проблема не в инициализаторе ()
Вот почему я обращаюсь за помощью: P
Стоит ли использовать initializer=tf.constant_initializer() ?


РЕДАКТИРОВАТЬ: я проверю свой брандмауэр рабочего, посмотрю, не произойдет ли что-нибудь

Это руководство было обновлено до нового API TF1.0 20 января https://github.com/tensorflow/models/commit/e5079c839058ff40dcbd15515a9cfb462fabbc2a

Вам нужно будет перейти на более новую версию TensorFlow, чтобы использовать этот код без изменений.

Пожалуйста, откройте заново, если это не решит вашу проблему.

Была ли эта страница полезной?
0 / 5 - 0 рейтинги