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运行以下代码 tf.contrib.slim.get_variables_to_restore() return empty value [] for all_vars，然后在调用 tf.train.Saver 时导致失败。详细错误消息如下所示。

我错过了什么吗？

>>> import tensorflow as tf
>>> inception_exclude_scopes = ['InceptionV3/AuxLogits', 'InceptionV3/Logits', 'global_step', 'final_ops']
>>> inception_checkpoint_file = '/Users/morgan.du/git/machine-learning/projects/capstone/yelp/model/inception_v3_2016_08_28.ckpt'
>>> with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
...     init_op = tf.global_variables_initializer()
...     sess.run(init_op)
...     reader = tf.train.NewCheckpointReader(inception_checkpoint_file)
...     var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
...     all_vars = tf.contrib.slim.get_variables_to_restore(exclude=inception_exclude_scopes)
...     inception_saver = tf.train.Saver(all_vars)
...     inception_saver.restore(sess, inception_checkpoint_file)
... 
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 7, in <module>
  File "/Users/morgan.du/miniconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1051, in __init__
    self.build()
  File "/Users/morgan.du/miniconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1072, in build
    raise ValueError("No variables to save")
ValueError: No variables to save
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1 回答 1

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这里的问题似乎是您的图表是空的——即它不包含任何变量。您在 line 上创建一个新图形with tf.Session(graph=tf.Graph()):，并且以下行均未创建tf.Variable对象。

要恢复预训练的 TensorFlow 模型，您需要执行以下三件事之一：

  1. 通过执行最初用于训练模型的相同 Python 图形构建代码来重建模型图形。
  2. 加载包含有关如何重建图结构和模型变量的信息的“元图”。有关如何创建和使用 MetaGraph 的更多详细信息，请参阅本教程。MetaGraphs 通常与检查点文件一起创建，通常具有扩展名.meta.
  3. 加载一个“SavedModel”，其中包含一个“MetaGraph”。有关详细信息，请参阅此处的文档。
于 2017-03-03T19:40:41.893 回答