Probé ejecutando estas 3 piezas de código respectivamente.
Primero, inicie algunas variables y guarde.
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
v1 = tf.Variable(1,name="v1")
v2 = tf.Variable(2,name="v2")
sess.run(tf.initialize_all_variables())
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess,'v12.ckpt')
Luego, restaure la sesión, agregue una variable más y guarde.
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
v1 = tf.Variable(1,name="v1")
v2 = tf.Variable(2,name="v2")
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess,'v12.ckpt') #works fine here
v3 = tf.Variable(3,name="v3")
sess.run(tf.initialize_variables([v3]))
saver.save(sess,'v123.ckpt')
print v3.eval() #show value without problem
Luego, restáurelos.
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
v1 = tf.Variable(1,name="v1")
v2 = tf.Variable(2,name="v2")
v3 = tf.Variable(3,name="v3")
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess,'v123.ckpt') #error here
Este es el error:
tensorflow.python.framework.errors.NotFoundError: Tensor name "v3" not found in checkpoint files v123.ckpt [[Node: save/restore_slice_2 = RestoreSlice[dt=DT_INT32, preferred_shard=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_recv_save/Const_0, save/restore_slice_2/tensor_name, save/restore_slice_2/shape_and_slice)]] Caused by op u'save/restore_slice_2'
¿Cuál es el problema aquí?
Estoy usando la versión r0.8 en Ubuntu16.04
Cuando crea un tf.train.Saver
sin argumentos, implícitamente usará el conjunto actual de variables _ en el momento de la construcción de Saver_ cuando guarde y restaure. Si agrega una nueva variable (por ejemplo, v3
en su segundo bloque de código), debe crear un nuevo tf.train.Saver
para guardarlo.
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
v1 = tf.Variable(1,name="v1")
v2 = tf.Variable(2,name="v2")
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess,'v12.ckpt') #works fine here
v3 = tf.Variable(3,name="v3")
sess.run(tf.initialize_variables([v3]))
saver_with_v3 = tf.train.Saver()
saver_with_v3.save(sess,'v123.ckpt')
Comentario más útil
Cuando crea un
tf.train.Saver
sin argumentos, implícitamente usará el conjunto actual de variables _ en el momento de la construcción de Saver_ cuando guarde y restaure. Si agrega una nueva variable (por ejemplo,v3
en su segundo bloque de código), debe crear un nuevotf.train.Saver
para guardarlo.