ValueError: Input 0 of node Variable/Assign was passed int32 from Variable:0 incompatible with expected int32_ref

Question

我目前正在尝试使用 Tensorflow.js 训练一个训练有素的 TF seq2seq 模型。为此，我需要获取 json 文件。我的输入是几句话，输出是"embeddings"。当我读入检查点时，该模型正在运行，但是我无法将其转换为 tf.js。转换过程的一部分是将我最新的检查点冻结为 protobuf (pb) 文件，然后将其转换为 tensorflow.js 所期望的 json 格式。

以上是我的理解，由于我以前没有做过，所以可能是错误的，如果我从阅读中推断出的内容有误，请随时纠正。

当我尝试转换为 tensorflow.js 格式时，我使用以下命令：

sudo tensorflowjs_converter --input_format=tf_frozen_model 
--output_node_names='embeddings' 
--saved_model_tags=serve 
./saved_model/model.pb /web_model

然后显示 post 中列出的错误：

ValueError: Input 0 of node Variable/Assign was passed int32 from Variable:0 incompatible with expected int32_ref.

我运行遇到的一个问题是我什至不确定如何解决这个问题。所以我希望你们中的一个人可能有一些指导，或者你知道我的问题可能是什么。

我在下面的 link 中升级了用于将检查点文件转换为 protobuf 的代码。然后我在笔记本的底部添加了该文件的导入，然后提供了我在尝试转换为 tensorflowjs 格式时遇到的相同错误。（只需滚动到笔记本底部）

https://github.com/xtr33me/textsumToTfjs/blob/master/convert_ckpt_to_pb.ipynb

如有任何帮助，我们将不胜感激！

Answer 1

仍然不确定为什么会出现上述错误，但最后我通过 tf.saved_model 切换到使用 TF 的 SavedModel 解决了这个问题。如果将来运行的任何人都喜欢类似的东西，可以在下面找到一个对我有用的粗略示例。保存下面的模型后，我就可以对其执行 tensorflowjs_convert 调用并导出正确的文件。

if first_iter == True: #first time through
    first_iter = False
    #Lets try saving this badboy
    cwd = os.getcwd()
    path = os.path.join(cwd, 'simple')
    shutil.rmtree(path, ignore_errors=True)

    inputs_dict = {
        "batch_decoder_input": tf.convert_to_tensor(batch_decoder_input)
    }
    outputs_dict = {
        "batch_decoder_output": tf.convert_to_tensor(batch_decoder_output)
    }

    tf.saved_model.simple_save(
        sess, path, inputs_dict, outputs_dict
    )
    print('Model Saved')
    #End save model code

ValueError: Input 0 of node Variable/Assign was passed int32 from Variable:0 incompatible with expected int32_ref

ValueError: Input 0 of node Variable/Assign was passed int32 from Variable:0 incompatible with expected int32_ref

tensorflow

tensorflow-serving

tensorflowjs-converter