ValueError: Trying to share variable rnn/multi_rnn_cell/cell_0/basic_lstm_cell/kernel

ValueError: Trying to share variable rnn/multi_rnn_cell/cell_0/basic_lstm_cell/kernel

这是代码:

X = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, seq_len_1, 1], name='X')
labels = tf.placeholder(tf.float32, [None, alpha_size], name='labels')

rnn_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(512)
m_rnn_cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([rnn_cell] * 3, state_is_tuple=True)
pre_prediction, state = tf.nn.dynamic_rnn(m_rnn_cell, X, dtype=tf.float32)

这是一个完整的错误:

ValueError: Trying to share variable rnn/multi_rnn_cell/cell_0/basic_lstm_cell/kernel, but specified shape (1024, 2048) and found shape (513, 2048).

我使用的是 GPU 版本的 tensorflow。

我升级到v1.2(tensorflow-gpu)的时候遇到了类似的问题。 我没有使用 [rnn_cell]*3,而是通过循环创建了 3 rnn_cells (stacked_rnn)(这样它们就不会共享变量)并用 stacked_rnnMultiRNNCell问题就消失了。我不确定这样做是否正确。

stacked_rnn = []
for iiLyr in range(3):
    stacked_rnn.append(tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=512, state_is_tuple=True))
MultiLyr_cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(cells=stacked_rnn, state_is_tuple=True)

我想这是因为你的 3 层中每一层的 RNN 单元共享相同的输入和输出形状。

在第 1 层,每个批次的每个时间戳的输入维度为 513 = 1(您的 x 维度)+ 512(隐藏层的维度)。

在第 2 层和第 3 层,输入维度为 1024 = 512(上一层的输出)+ 512(上一个时间戳的输出)。

您堆叠 MultiRNNCell 的方式可能意味着 3 个单元共享相同的输入和输出形状。

我通过声明两种不同类型的单元来堆叠 MultiRNNCell,以防止它们共享输入形状

rnn_cell1 = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(512)
run_cell2 = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(512)
stack_rnn = [rnn_cell1]
for i in range(1, 3):
    stack_rnn.append(rnn_cell2)
m_rnn_cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(stack_rnn, state_is_tuple = True)

然后我就可以在没有这个错误的情况下训练我的数据。 我不确定我的猜测是否正确,但它对我有用。希望对你有用。

TensorFlow官方教程推荐这种多LSTM网络定义方式:

def lstm_cell():
  return tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size)
stacked_lstm = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(
    [lstm_cell() for _ in range(number_of_layers)])

您可以在这里找到它:https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent

实际上,它几乎与 Wasi Ahmad 和 Maosi Chen 上面建议的方法相同,但形式可能更优雅一些。

我在使用 Google Colab Jupyter notebook 时遇到了同样的问题。我通过重新启动内核然后重新运行代码解决了这个问题。