GoogLeNet模型训练完成后读取参数出现问题

[ICSE-ASTBAR]

读取其他模型的参数均没有问题，但GoogLeNet出现问题：Traceback (most recent call last): File "D:/python_adver/attack_code/acc.py", line 135, in out = fluid.layers.softmax(out_logits) File "D:\python_adver\attack_code\venv\lib\site-packages\paddle\fluid\layers\nn.py", line 1983, in softmax "use_cudnn": use_cudnn}) File "D:\python_adver\attack_code\venv\lib\site-packages\paddle\fluid\layer_helper.py", line 43, in append_op return self.main_program.current_block().append_op(*args, **kwargs) File "D:\python_adver\attack_code\venv\lib\site-packages\paddle\fluid\framework.py", line 1748, in append_op attrs=kwargs.get("attrs", None)) File "D:\python_adver\attack_code\venv\lib\site-packages\paddle\fluid\framework.py", line 1095, in init "not suprt args type , should be[ string_type, binary_type, Varibale]" ValueError: not suprt args type , should be[ string_type, binary_type, Varibale]

[ICSE-ASTBAR]

可能是模型问题，如果是的话请尽快调整

[lea4n]

可能是模型问题，如果是的话请尽快调整

请提供环境和版本信息，os／py／paddle，谢谢。

[ICSE-ASTBAR]

os:win10+pycharm python:3.7 paddle:1.6训练模型，1.5读取模型

[shippingwang]

为什么要1.6训练模型，之后用1.5读取模型呢？ 这里的读取是指加载保存下来的参数么？

[ICSE-ASTBAR]

给的train.py文件只能在1.6版本以上才能运行 读取指的是加载保存下来的参数 因为在做AI安全对抗比赛，这个比赛只能用1.5版本 其他模型参数均可以成功加载，但GooleNet不行，可能是版本间api的兼容性问题 有办法处理吗？

[lanxianghit]

给的train.py文件只能在1.6版本以上才能运行 读取指的是加载保存下来的参数 因为在做AI安全对抗比赛，这个比赛只能用1.5版本 其他模型参数均可以成功加载，但GooleNet不行，可能是版本间api的兼容性问题 有办法处理吗？

在版本升级过程中会尽量保证向前兼容（即基于老版本写的代码可以在新版本上正确运行），但无法完全保证向后兼容，比如这里提到的使用1.6训练，但使用1.5进行加载的情况。

针对您目前参加的比赛只能使用1.5版本的情况，不知道时间方面是否允许重新训练模型？如果可以，建议从PaddlePaddle/models repo中clone代码后切换到“release/1.5”分支，使用基于1.5版本的模型代码重新训练模型，这样可以保证使用1.5版本进行加载的正确性。

[ICSE-ASTBAR]

ok收到，我试下，如果不行，再来留言，感谢

[ICSE-ASTBAR]

还是没法加载参数........ 使用1.5版本进行训练的，训练命令如下： python -m paddle.distributed.launch train.py
--model=GoogleNet
--batch_size=256
--total_images=12000
--class_dim=121
--image_shape=3,224,224
--model_save_dir=output/
--with_mem_opt=True
--lr_strategy=cosine_decay
--lr=0.01
--num_epochs=200
--checkpoint=output/GoogleNet/199/
--l2_decay=1e-4

[lanxianghit]

还是没法加载参数........ 使用1.5版本进行训练的，训练命令如下： python -m paddle.distributed.launch train.py --model=GoogleNet --batch_size=256 --total_images=12000 --class_dim=121 --image_shape=3,224,224 --model_save_dir=output/ --with_mem_opt=True --lr_strategy=cosine_decay --lr=0.01 --num_epochs=200 --checkpoint=output/GoogleNet/199/ --l2_decay=1e-4

@shippingwang @heavengate 辛苦再帮忙跟进一下吧