Question

以下是代码：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
import tensorflow as tf


# print(os.getcwd())
# os.chdir(os.getcwd())
# os.chdir("/tmp")


chk_file = "hello.chk"
def save(checkpoint_file=chk_file):
    with tf.Session() as session:
        x = tf.Variable(initial_value=[1, 2, 3], name="x")
        y = tf.Variable(initial_value=[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], name="y")
        session.run(tf.global_variables_initializer())
        print(session.run(tf.global_variables()))
        saver = tf.train.Saver()
        save_path = saver.save(sess=session, save_path=checkpoint_file)
        print(session.run(tf.global_variables()))



def restore(checkpoint_file=chk_file):
    with tf.Session() as session:
        saver = tf.train.Saver()
        saver.restore(sess=session, save_path=checkpoint_file)
        print(session.run(tf.global_variables()[0]))
        print(tf.global_variables()[0])
        # print(session.run(tf.get_variable("x", shape=(3, ))))

def reset():
    tf.reset_default_graph()

path = save()
# print(path)
restore("/home/kaiyin/PycharmProjects/text-classify/hello.chk")

一些问题：

restore(path)不起作用，与saver.restore
相对路径对restore不起作用，即使您已经在正确的目录中
如果您注释掉path = save()行，则会收到错误消息：

/ home / kaiyin / virtualenvs / tensorflow / bin / python /home/kaiyin/PycharmProjects/text-classify/restore.py Traceback（最近一次调用最后一次）：文件＆＃34; /home/kaiyin/PycharmProjects/text-classify/restore.py" ;,第38行，在恢复（＆＃34; /home/kaiyin/PycharmProjects/text-classify/hello.chk"）文件＆＃34; /home/kaiyin/PycharmProjects/text-classify/restore.py"，第27行，还原 saver = tf.train.Saver（）文件＆＃34; /home/kaiyin/virtualenvs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py" ;,第1040行， init self.build（）文件＆＃34; /home/kaiyin/virtualenvs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py" ;,第1061行，在构建中提出ValueError（＆＃34;没有要保存的变量＆＃34;） ValueError：没有要保存的变量

流程已完成退出代码1

我可以忍受前两个问题，但第三个问题是一个真正的阻碍者。为什么我需要保存会话每次我想恢复它？由于没有全局会话对象，save函数如何产生这样的影响也有点神秘。

Tensorflow版本：1.0.1

Python 3.5.2

Ubuntu 16.04

Answer 1

我整天都很头疼。

刚刚解决了：

正确的方法是在调用restore（）

之前需要重新初始化所有变量

例如，在cifar10项目中（cifar10.py - 第188行）

如果您想恢复以前保存的变量

首先需要调用inference（）来初始化所有变量然后调用restore（）。

<强>重新初始化

def restore(checkpoint_file=chk_file):
    with tf.Session() as session:
        x = tf.Variable(initial_value=[1, 2, 3], name="x")
        y = tf.Variable(initial_value=[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], name="y")
        saver = tf.train.Saver()
        saver.restore(sess=session, save_path=checkpoint_file)
        print(session.run(tf.global_variables()[1]))
        print(tf.global_variables()[0])
        # print(session.run(tf.get_variable("x", shape=(3, ))))

def reset():
    tf.reset_default_graph()

restore("/home/kaiyin/PycharmProjects/text-classify/hello.chk")

无法重新保存张量流会话而不会再次保存

1 个答案: