Question

嗨，我有一个Python脚本，其中我实例化了神经网络类的两个对象。每个对象定义自己的会话，并提供保存图形的方法。

import tensorflow as tf
import os, shutil

class TestNetwork:

    def __init__(self, id):
        self.id = id

        tf.reset_default_graph()

        self.s = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2], name='s')
        w_initializer, b_initializer = tf.random_normal_initializer(0., 1.0), tf.constant_initializer(0.1)
        self.k = tf.layers.dense(self.s, 2, kernel_initializer=w_initializer,
                    bias_initializer=b_initializer, name= 'k')

        '''Defines self.session and initialize the variables'''
        session_conf = tf.ConfigProto(
            allow_soft_placement = True,
            log_device_placement = False)
        self.session = tf.Session(config = session_conf)
        self.session.run(tf.global_variables_initializer())



    def save_model(self, output_dir):
        '''Save the network graph and weights to disk'''
        if os.path.exists(output_dir):
            # if provided output_dir already exists, remove it
            shutil.rmtree(output_dir)

        builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(output_dir)
        builder.add_meta_graph_and_variables(
            self.session,
            [tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
            clear_devices=True)
        # create a new directory output_dir and store the saved model in it
        builder.save()


t1 = TestNetwork(1)
t2 = TestNetwork(2)


t1.save_model("t1_model")
t2.save_model("t2_model")

我得到的错误是

TypeError：无法将feed_dict键解释为张量：名称 'save / Const：0'表示不存在的张量。操作，图中不存在“保存/常量”。

我读到一些东西说这个错误是由于tf.train.Saver造成的。

因此，我在__init__方法的末尾添加了以下行：

self.saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(), max_to_keep = 5)

但是我仍然收到错误消息。

Answer 1

tf.reset_default_graph将清除默认图形堆栈并重置全局默认图形。

注意：默认图形是当前线程的属性。这个函数仅适用于当前线程。调用此功能当tf.Session或tf.InteractiveSession处于活动状态时将导致未定义的行为。 使用任何以前创建的tf.Operation或 tf.Tensor对象在调用此函数后将导致未定义行为。

您应该分别指定Graph，并在相应的图形范围内定义所有这些内容。

def __init__(self, id):
    self.id = id

    self.graph = tf.Graph()
    with self.graph.as_default():
        self.s = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2], name='s')
        w_initializer, b_initializer = tf.random_normal_initializer(0., 1.0), tf.constant_initializer(0.1)
        self.k = tf.layers.dense(self.s, 2, kernel_initializer=w_initializer,
                    bias_initializer=b_initializer, name= 'k')
        init = tf.global_variables_initializer()

    '''Defines self.session and initialize the variables'''
    session_conf = tf.ConfigProto(
        allow_soft_placement = True,
        log_device_placement = False)
    self.session = tf.Session(config = session_conf,graph=self.graph)
    self.session.run(init)

tf.train.Saver是保存模型变量的另一种方法。

修改如果您获得空的“变量”，则应将模型保存在图形中：

def save_model(self, output_dir):
    '''Save the network graph and weights to disk'''
    if os.path.exists(output_dir):
        # if provided output_dir already exists, remove it
        shutil.rmtree(output_dir)

    with self.graph.as_default():
        builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(output_dir)
        builder.add_meta_graph_and_variables(
            self.session,
            [tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
            clear_devices=True)
        # create a new directory output_dir and store the saved model in it
        builder.save()

Tensorflow保存多个会话之一

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