如何设置tensorflow模型恢复异常

Question

我要做的是在开源张量流模型中添加一些功能。

在执行此操作时，我使用tf.Vriable（不是tf.get_variable）

添加了新变量

与此同时，我正在尝试恢复检查点，因为我的计算机很难训练模型。

问题在于：

当我尝试从检查点恢复参数时，会发生NotFoundError。错误信息是这样的。

NotFoundError (see above for traceback): Key INITIAL_VAR not found in checkpoint
 [[Node: save/RestoreV2 = RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_arg_save/Const_0_0, save/RestoreV2/tensor_names, save/RestoreV2/shape_and_slices)]]

有没有办法设置例外以防止从特定变量的chekpoint恢复？

感谢您的阅读。

Answer 1

我想做的就是使用tf.train.Saver()的var_list参数。

我这样编码

variable_list = tf.global_variables()
variable_list.remove(variable_that_I_dont_want_to_restore)
saver = tf.train.Saver(var_list=variable_list)
saver.restore(sess,checkpoint)