Блог

Я использую tensorflow 1.15.0.

Я создаю свою собственную модель с. tf.keras Но когда я пытаюсь сохранить свою модель с Saver :

 saver = tf.compat.v1.train.Saver(var_list=tf.trainable_variables())
 

Я считаю, что tf.trainable_variables() это всегда будет возвращать пустой список eager execution mode .

Вот простой пример кода:

 import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

tf.enable_eager_execution()

def create_model():
    inlayer = keras.Input(shape=(10), name="input")
    outlayer = keras.layers.Dense(1, activation='relu')(inlayer)
    
    model = keras.Model(
        inputs=inlayer,
        outputs=outlayer,
    )
    
    optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.0001)
           
    model.compile(optimizer=optimizer,
                  loss='mae') 
    return model

model = create_model()

history = model.fit(np.zeros((1, 10)), np.zeros((1, 10)), epochs=1)

tf.trainable_variables()
 

Вывод есть [] .

Может кто-нибудь, пожалуйста, скажите мне, почему это происходит и как я могу получить trainable_variables для модели keras?

Спасибо.

Вы должны использовать model.trainable_variables .