これらの3つのコードをそれぞれ実行してテストしました。
まず、いくつかの変数を初期化して保存します。
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')
次に、セッションを復元し、変数をもう1つ追加して、保存します。
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
次に、それらを復元します。
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
これはエラーです:
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'
ここでの問題は何ですか?
Ubuntu16.04でバージョンr0.8を使用しています
引数なしでtf.train.Saver
を作成すると、保存および復元時に、_セーバーの構築時に_現在の変数のセットが暗黙的に使用されます。 新しい変数を追加する場合(たとえば、2番目のコードブロックにv3
)、それを保存するために新しいtf.train.Saver
を作成する必要があります。
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')
最も参考になるコメント
引数なしで
tf.train.Saver
を作成すると、保存および復元時に、_セーバーの構築時に_現在の変数のセットが暗黙的に使用されます。 新しい変数を追加する場合(たとえば、2番目のコードブロックにv3
)、それを保存するために新しいtf.train.Saver
を作成する必要があります。