tensorflow-gpu报错 self._traceback = tf_stack.extract_stack()
找了很久原因，在另外一篇博客也有更新记录，但是还是单独记一下吧，毕竟卡了好久也没找到实用的解决办法。
原因分析
最终原因，修改参数之后的向量维度与实现训练好的保存的checkpoint的向量维度不相符，结果就会报这个错。
因为电脑太垃圾，在下载了别人的模型之后运行太慢，就把隐藏层维度调小了，结果一直报标题所示的错误，一个多月后仔细阅读报错的一大堆内容才发现是因为维度不对。
解决办法
- 改回原来的参数设置，网络相关参数不要动，可以吧batch_size调小一些。
- 找到代码中保存checkpoint的路径，把checkpoint删除让模型重新训练，优点是可以随心所欲的改隐藏参数，缺点是一切要重头再来，不能利用别人训练好的参数。当然，如果这次的参数设置的还不满意，依然需要删除checkpoint才能再次修改参数。
教训
1.网络结构参数不要随便改。
2.报错信息要耐心看。
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