Question

我已经写了一个张量流CNN，它已经训练好了。我希望恢复它以便在几个样本上运行它，但不幸的是它吐出来了：

ValueError：没有要保存的变量

我的评估代码可以在这里找到：

import tensorflow as tf

import main
import Process
import Input

eval_dir = "/Users/Zanhuang/Desktop/NNP/model.ckpt-30"
checkpoint_dir = "/Users/Zanhuang/Desktop/NNP/checkpoint"

init_op = tf.initialize_all_variables()
saver = tf.train.Saver()

def evaluate():
  with tf.Graph().as_default() as g:
    sess.run(init_op)

    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir)

    saver.restore(sess, eval_dir)

    images, labels = Process.eval_inputs(eval_data = eval_data)

    forward_propgation_results = Process.forward_propagation(images)

    top_k_op = tf.nn.in_top_k(forward_propgation_results, labels, 1)

    print(top_k_op)

def main(argv=None):
    evaluate()

if __name__ == '__main__':
  tf.app.run()

Answer 1

在要恢复（或保存）的变量之后必须创建tf.train.Saver。此外，它必须在与这些变量相同的图形中创建。

假设Process.forward_propagation(…)也在模型中创建变量，在此行之后添加保护程序创建应该有效：

forward_propgation_results = Process.forward_propagation(images)

此外，您必须将您创建的新tf.Graph传递给tf.Session构造函数，这样您才需要在sess块内移动with的创建同样。

结果函数将类似于：

def evaluate():
  with tf.Graph().as_default() as g:
    images, labels = Process.eval_inputs(eval_data = eval_data)
    forward_propgation_results = Process.forward_propagation(images)
    init_op = tf.initialize_all_variables()
    saver = tf.train.Saver()
    top_k_op = tf.nn.in_top_k(forward_propgation_results, labels, 1)

  with tf.Session(graph=g) as sess:
    sess.run(init_op)
    saver.restore(sess, eval_dir)
    print(sess.run(top_k_op))

Answer 2

请注意，自TF 0.11以来-很久以前，在当前接受的答案之后-tf.train.Saver获得了defer_build argument in its constructor，可让您在之后定义变量。但是，现在，在添加所有变量后，通常在build图形之前，就需要调用其finilize成员函数。

saver = tf.train.Saver(defer_build=True)
# build you graph here
saver.build()
graph.finalize()
# now entering training loop

Answer 3

简单来说，在创建保护对象之前，至少应定义一个tf.variable。

可以通过在保护程序对象定义之前添加以下代码行来运行上述代码。

您需要添加的代码位于两个###之间。

import tensorflow as tf

import main
import Process
import Input

eval_dir = "/Users/Zanhuang/Desktop/NNP/model.ckpt-30"
checkpoint_dir = "/Users/Zanhuang/Desktop/NNP/checkpoint"

init_op = tf.initialize_all_variables()

### Here Comes the fake variable that makes defining a saver object possible.
_ = tf.Variable(initial_value='fake_variable')

###
saver = tf.train.Saver()
...

Tensorflow ValueError：无需保存的变量

3 个答案: