给出 AttributeError 的示例代码：“AdamOptimizer”对象没有属性“_beta1_power”

Question

我正在尝试在演示部分运行示例./quick_scripts/celebA_superres.sh "./images/182659.jpg"。我是 python 新手并收到以下错误：

AttributeError: 'AdamOptimizer' 对象没有属性 '_beta1_power'

据我所知，一个名为“AdamOptimizer”的对象的实例不知道如何处理这种类型的变量。代码如下：

def get_opt_reinit_op(opt, var_list, global_step):
    opt_slots = [opt.get_slot(var, name) for name in opt.get_slot_names() for var in var_list]
    if isinstance(opt, tf.train.AdamOptimizer):
        opt_slots.extend([opt._beta1_power, opt._beta2_power])  #pylint: disable = W0212
    all_opt_variables = opt_slots + var_list + [global_step]
    opt_reinit_op = tf.variables_initializer(all_opt_variables)
    return opt_reinit_op

opt_slots.extend([opt._beta1_power, opt._beta2_power]) #pylint: disable = W0212 行产生错误的位置。

我没有看到“AdamOptimizer”。我猜它隐藏在opt？我该如何调试这样的事情？这种调试有没有好的做法？

我应该提到我使用 2to3 将代码转换为 python3。这有什么重要的吗？

附加完整的回溯：

Traceback（最近一次调用最后一次）： 文件“./src/compressed_sensing.py”，第 177 行，在 主要（HPARAMS） 文件“./src/compressed_sensing.py”，第 21 行，在 main 估计器 = utils.get_estimators(hparams) 文件“/home/erezsh/Projects/CSGM/csgm3/src/utils.py”，第 98 行，在 get_estimators estimators = {model_type: get_estimator(hparams, model_type) for model_type in hparams.model_types} 文件“/home/erezsh/Projects/CSGM/csgm3/src/utils.py”，第 98 行，在 estimators = {model_type: get_estimator(hparams, model_type) for model_type in hparams.model_types} 文件“/home/erezsh/Projects/CSGM/csgm3/src/utils.py”，第 91 行，在 get_estimator 中 估计器 = celebA_estimators.dcgan_estimator(hparams) 文件“/home/erezsh/Projects/CSGM/csgm3/src/celebA_estimators.py”，第 185 行，位于 >dcgan_estimator opt_reinit_op = utils.get_opt_reinit_op(opt, var_list, global_step) 文件“/home/erezsh/Projects/CSGM/csgm3/src/utils.py”，第 545 行，在 >get_opt_reinit_op opt_slots.extend([opt._beta1_power, opt._beta2_power]) #pylint: disable = >W0212 AttributeError：“AdamOptimizer”对象没有属性“_beta1_power”

Answer 1

AdamOptimizer 肯定隐藏在 opt 中：仅当 isinstance 确定 opt 是 tf.train.AdamOptimizer 的实例时才会调用引发错误的行

if isinstance(opt, tf.train.AdamOptimizer):
    opt_slots.extend([opt._beta1_power, opt._beta2_power])

我不认为 2to3 应该归咎于此，我宁愿希望您安装的 TensorFlow 版本太新。 csgm 列表 TensorFlow 1.0.1 的要求。在此版本中 _beta1_power and _beta2_power have still been attributes of the AdamOptimizer. 这已在 version 1.6 中进行了更改，现在 beta1_power 和 beta2_power 在需要它们的函数中本地分配。 您可能可以通过在 oprimizer 上调用 _get_beta_accumulators() 来获取这些值，但我猜它会在下一个最佳时机中断，因为新版本的行为会有所不同。