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python - TensorFlow - 导入元图并使用其中的变量

coder 2023-08-25 原文

我正在使用 TensorFlow v0.12 训练分类 CNN，然后想使用训练后的模型为新数据创建标签。

在训练脚本的末尾，我添加了这些代码行:

saver = tf.train.Saver()
save_path = saver.save(sess,'/home/path/to/model/model.ckpt')

训练完成后，文件夹中出现的文件有: 1. checkpoint ; 2. model.ckpt.data-00000-of-00001 ； 3. model.ckpt.index ; 4.模型.ckpt.meta

然后我尝试使用 .meta 文件恢复模型。正在关注this tutorial ，我在我的分类代码中添加了以下行:

saver=tf.train.import_meta_graph(savepath+'model.ckpt.meta') #line1

然后:

saver.restore(sess, save_path=savepath+'model.ckpt') #line2

在此更改之前，我需要重新构建图形，然后写入(而不是第 1 行):

saver = tf.train.Saver()

但是，删除图形构建并使用 line1 来恢复它，引发了错误。错误是我在代码中使用了图表中的变量，而 python 无法识别它:

predictions = sess.run(y_conv, feed_dict={x: patches,keep_prob: 1.0})

Python 无法识别 y_conv 参数。有没有办法使用元图恢复变量？如果不是，如果我不能使用原始图中的变量，这个恢复有什么帮助？

我知道这个问题不是很清楚，但是我很难用语言表达这个问题。对不起...

感谢您的回答，感谢您的帮助!投资返回率。

最佳答案

有可能，别担心。假设您不想再触摸图表，请执行以下操作:

saver = tf.train.import_meta_graph('model/export/{}.meta'.format(model_name))
saver.restore(sess, 'model/export/{}'.format(model_name))
graph = tf.get_default_graph()       
y_conv = graph.get_operation_by_name('y_conv').outputs[0]
predictions = sess.run(y_conv, feed_dict={x: patches,keep_prob: 1.0})

但是，首选方法是在构建图形时将操作添加到集合中，然后引用它们。所以当你定义图表时，你会添加一行:

tf.add_to_collection("y_conv", y_conv)

然后在您导入元图并恢复它之后，您将调用:

y_conv = tf.get_collection("y_conv")[0]

它实际上在文档中有解释 - 您链接的确切页面 - 但也许您错过了它。

顺便说一句，不需要 .ckpt 扩展名，它可能会造成一些困惑，因为这是保存模型的旧方法。

关于python - TensorFlow - 导入元图并使用其中的变量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42072234/

TensorFlowpythoncodeprey_convvariablesneural-networkdeep-learning

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