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tensorflow freeze model的结果和checkpoint的结果不一致

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求大神解答:
我想用checkpoint生成.pb结果,就用了这样的code来freeze model。
        output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(
            sess,
            input_graph_def,
            output_node_names.split(",") # We split on comma for convenience
        )

其中的output_node_names为“model_0/xxx/xxx/xxx/Sigmoid”,因为这里面有一个scope叫做model,因为单GPU训练的,所以只有model_0,没有model_1, model_2...
但是用freeze下来的 model做inference得到的算法结果,和checkpoint方式跑的结果不一样,精度明显差一些。(我run时候的输出节点名字也是“model_0/xxx/xxx/xxx/Sigmoid”)。
这过程有什么不妥吗?为什么结果对不上呢?
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精彩评论4

M丶Sulayman  TF豆豆  发表于 2018-4-28 21:24:34 | 显示全部楼层
这个还没有学到,静静地看着
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舟3332  TF芽芽  发表于 2018-5-2 17:44:13 | 显示全部楼层
能否给出一个最小的详细可重现的说明。
比如你的模型是怎么训练的,checkpoint 怎么写的。如何生成的 freeze model 最后精确度对比等等。这样方便大家帮你找问题~
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tensorfyx  TF豆豆  发表于 2018-7-3 17:35:41 | 显示全部楼层
可以贴一下细节的代码,帮你分析分析。
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neverchange  TF豆豆  发表于 2018-7-4 12:16:40 | 显示全部楼层
贴出来你最后的输出指令,指定输入输出的那条指令
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