Python 无法从检查点还原：双向/向后\lstm/bias

我试图在tensor2tensor中创建一个简单的基于LSTM的RNN

到目前为止，培训似乎有效，但我无法恢复模型。尝试这样做将抛出一个

NotFoundError

，指出LSTM中的偏差节点：

NotFoundError:。。
检查点中未找到键双向/向后\lstm/偏移

我不知道为什么会这样

这实际上是另一个问题的解决方法，我可以使用tensor2tensor（）中的LSTM来解决类似问题

环境

$pip freeze | grep张量
网格张量流==0.0.5
张量2传感器==1.12.0
张力板==1.12.0
tensorflow数据集==1.0.2
张量流估计器==1.13.0
tensorflow gpu==1.12.0
tensorflow元数据==0.9.0
张量流概率==0.5.0

模型体 完全错误

NotFoundError（回溯见上文）：从检查点还原失败。这很可能是由于检查点中缺少变量名或其他图形键造成的。请确保您没有根据检查点更改预期的图形。原始错误：
检查点中未找到while/lstm_keras/parallel_0_4/lstm_keras/lstm_keras/body/bidirectional/backward_lstm/bias键
[[node save/RestoreV2（在/home/sfalk/tmp/pycharm_project_265/asr/model/persistence.py:282中定义）=RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT]，_设备=“/job:localhost/replica:0/任务：0/设备：CPU:0”]（_arg_save/Const_0_0，save/RestoreV2/tensor_name，save/RestoreV2/shape_和_切片）]]

---

任何问题可能是什么以及如何解决？

这似乎与使用tensor2tensor从检查点恢复期间的“while”似乎在键名前面。似乎是一个未解决的错误，请在github上输入

如果可以的话，我会对此发表评论，但我的声誉太低了。干杯

def body(self, features):

    inputs = features['inputs'][:,:,0,:]

    hparams = self._hparams
    problem = hparams.problem
    encoders = problem.feature_info

    max_input_length = 350
    max_output_length = 350 

    encoder = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True, unroll=False), merge_mode='concat')(inputs)
    encoder_last = encoder[:, -1, :]

    decoder = LSTM(256, return_sequences=True, unroll=False)(inputs, initial_state=[encoder_last, encoder_last])

    attention = dot([decoder, encoder], axes=[2, 2])
    attention = Activation('softmax', name='attention')(attention)

    context = dot([attention, encoder], axes=[2, 1])
    concat = concatenate([context, decoder])

    return tf.expand_dims(concat, 2)