Tensorflow: Новые добавленные переменные не могут быть сохранены

Созданный на 24 мая 2016 · 1Комментарий · Источник: tensorflow/tensorflow

Я протестировал, запустив эти 3 фрагмента кода соответственно.

Сначала инициализируйте некоторые переменные и сохраните.

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')

Затем восстановите сеанс, добавьте еще одну переменную и сохраните.

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

Затем восстановите их.

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

Это ошибка:

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'

В чем проблема?

Я использую версию r0.8 на Ubuntu16.04

Источник

koonyook

Самый полезный комментарий

Когда вы создаете tf.train.Saver без аргументов, он будет неявно использовать текущий набор переменных _ во время создания Saver_ при сохранении и восстановлении. Если вы добавляете новую переменную (например, v3 во второй блок кода), вам нужно создать новую переменную tf.train.Saver чтобы сохранить ее.

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')

mrry 24 мая 2016

👍11 ❤4

>Все замечания

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')

mrry 24 мая 2016

👍11 ❤4

Была ли эта страница полезной?

0 / 5 - 0 рейтинги