Как сохранить и восстановить секционированную переменную в Tensorflow

У меня большая матрица.

Я использую более простой способ создать эту переменную как количество осколков.

softmax_w = tf.get_variable("softmax_w", [hps.vocab_size, hps.projected_size], partitioner=tf.fixed_size_partitioner(hps.num_shards, 0)) 

создать журнал:

 model/softmax_w/part_0:0 (99184, 512) /cpu:0 model/softmax_w/part_1:0 (99184, 512) /cpu:0 model/softmax_w/part_2:0 (99184, 512) /cpu:0 model/softmax_w/part_3:0 (99184, 512) /cpu:0 model/softmax_w/part_4:0 (99184, 512) /cpu:0 model/softmax_w/part_5:0 (99184, 512) /cpu:0 model/softmax_w/part_6:0 (99183, 512) /cpu:0 model/softmax_w/part_7:0 (99183, 512) /cpu:0 

Я могу тренироваться и сохранять успех. Но когда я пытаюсь восстановить модель, я получил эту ошибку:

 W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key model/softmax_w/part_7 not found in checkpoint W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key model/softmax_w/part_6 not found in checkpoint W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key model/softmax_w/part_5 not found in checkpoint W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key model/softmax_w/part_4 not found in checkpoint W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key model/softmax_w/part_3 not found in checkpoint W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key model/softmax_w/part_2 not found in checkpoint W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key model/softmax_w/part_1 not found in checkpoint W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key model/softmax_w/part_0 not found in checkpoint W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key model/softmax_w/part_7 not found in checkpoint 

Я нашел shadoworflow сохранить переменную как часть. Сохраненный параметр имеет только один softmax_w . Больше не секционированная переменная.

Это произошло в тензорном потоке 0.12 и не происходит в 1.3 (последняя версия по состоянию на октябрь 2017 года). Здесь проблема GitHub , поданная тем же автором и теперь исправлена. Поэтому, если вы видите эту ошибку, просто обновите тензор.