Если вы не передадите var_list
в функцию minimize()
, переменные будут получены следующим образом (взято из compute_gradients()
исходного кода ):
if var_list is None:
var_list = (
variables.trainable_variables() +
ops.get_collection(ops.GraphKeys.TRAINABLE_RESOURCE_VARIABLES))
[ 1112] Если вы не определили ни одного ResourceVariable
экземпляров, которые как-то не совпадают с tf.trainable_variables()
, результат должен быть таким же. Я думаю, что проблема в другом.
Вы можете попробовать выполнить какой-то тест до вызова minimize()
, чтобы убедиться, что у вас нет ResourceVariable
с, которых нет в tf.trainable_variables()
:
import tensorflow as tf
with tf.Graph().as_default():
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 2])
with tf.name_scope('network'):
logits = tf.layers.dense(x, units=2)
var_list = (tf.trainable_variables()
+ tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_RESOURCE_VARIABLES))
assert set(var_list) == set(tf.trainable_variables())
Можно использовать веб-Инструмент Развертывания для синхронизации веб-сайтов между локальным и удаленным сервером IIS. (Это также работает для движения в IIS 7 от IIS 6),