Question

在Jupyter笔记本中使用TensorFlow时，我似乎无法恢复已保存的变量。我训练ANN，然后我运行saver.save(sess, "params1.ckpt")然后再训练它，保存新结果saver.save(sess, "params2.ckpt")但是当我运行saver.restore(sess, "params1.ckpt")时，我的模型没有加载{{1}上保存的值并保留params1.ckpt。

如果我运行模型，将其保存在params2.ckpt上，然后关闭并暂停，然后尝试再次加载，我收到以下错误：

params.ckpt

我的培训代码是：

---------------------------------------------------------------------------
StatusNotOK                               Traceback (most recent call last)
StatusNotOK: Not found: Tensor name "Variable/Adam" not found in checkpoint files params.ckpt
     [[Node: save/restore_slice_1 = RestoreSlice[dt=DT_FLOAT, preferred_shard=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_recv_save/Const_0, save/restore_slice_1/tensor_name, save/restore_slice_1/shape_and_slice)]]

During handling of the above exception, another exception occurred:

SystemError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-39ae6b7641bd> in <module>()
----> 1 saver.restore(sess, "params.ckpt")

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py in restore(self, sess, save_path)
    889       save_path: Path where parameters were previously saved.
    890     """
--> 891     sess.run([self._restore_op_name], {self._filename_tensor_name: save_path})
    892 
    893 

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py in run(self, fetches, feed_dict)
    366 
    367     # Run request and get response.
--> 368     results = self._do_run(target_list, unique_fetch_targets, feed_dict_string)
    369 
    370     # User may have fetched the same tensor multiple times, but we

/usr/local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py in _do_run(self, target_list, fetch_list, feed_dict)
    426 
    427       return tf_session.TF_Run(self._session, feed_dict, fetch_list,
--> 428                                target_list)
    429 
    430     except tf_session.StatusNotOK as e:

SystemError: <built-in function delete_Status> returned a result with an error set

我做错了吗？为什么我不能恢复我的变量？

Answer 1

看起来您正在使用Jupyter来构建模型。在使用默认参数构造tf.Saver时，一个可能的问题是它将使用变量的（自动生成的）名称作为检查点中的键。由于在Jupyter中很容易多次重新执行代码单元，因此您可能最终会在保存的会话中使用变量节点的多个副本。有关可能出错的说明，请参阅my answer to this question。

有一些可能的解决方案。这是最简单的：

在构建模型之前调用tf.reset_default_graph()（以及Saver）。这将确保变量获得您想要的名称，但它将使先前创建的图形无效。
使用tf.train.Saver()的显式参数来指定变量的持久名称。对于你的例子，这不应该太难（虽然它对于较大的模型变得笨拙）：
```
saver = tf.train.Saver(var_list={"b1": b1, "W1": W1, "b2": b2, "W2": W2})
```
创建新的tf.Graph()并在每次创建模型时将其设为默认值。这在Jupyter中可能很棘手，因为它迫使您将所有模型构建代码放在一个单元格中，但它适用于脚本：
```
with tf.Graph().as_default():
  # Model building and training/evaluation code goes here.
```

Jupyter上的TensorFlow：无法恢复变量

1 个答案: