Я застрял в восстановлении предварительно обученной сети с помощью Tensorflow ....
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
sess=tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph('./model/20170512-110547/model-20170512-110547.meta')
saver.restore(sess,'./model/20170512-110547/')
Я хотел бы использовать предварительно обученную сеть, которая была обучена для распознавания лиц, а затем хочу добавить несколько слоев для обучения передачи. (Я загрузил модель отсюда. https://github.com/davidsandberg/facenet)
Когда я выполняю приведенный выше код, он показывает ошибку,
WARNING:tensorflow:The saved meta_graph is possibly from an older release:
'model_variables' collection should be of type 'byte_list', but instead is of type 'node_list'.
Traceback (most recent call last):
File "/Users/user/Desktop/desktop/Python/HCR/Transfer_face/test.py", line 7, in <module>
saver.restore(sess,'./model/20170512-110547/')
File "/Users/user/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1560, in restore
{self.saver_def.filename_tensor_name: save_path})
File "/Users/user/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 895, in run
run_metadata_ptr)
File "/Users/user/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1124, in _run
feed_dict_tensor, options, run_metadata)
File "/Users/user/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1321, in _do_run
options, run_metadata)
File "/Users/user/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1340, in _do_call
raise type(e)(node_def, op, message)
tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files for ./model/20170512-110547/
[[Node: save/RestoreV2_491 = RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_arg_save/Const_0_0, save/RestoreV2_491/tensor_names, save/RestoreV2_491/shape_and_slices)]]
Caused by op u'save/RestoreV2_491', defined at:
File "/Users/user/Desktop/desktop/Python/HCR/Transfer_face/test.py", line 6, in <module>
saver = tf.train.import_meta_graph('./model/20170512-110547/model-20170512-110547.meta')
File "/Users/user/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1698, in import_meta_graph
**kwargs)
File "/Users/user/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/meta_graph.py", line 656, in import_scoped_meta_graph
producer_op_list=producer_op_list)
File "/Users/user/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/importer.py", line 313, in import_graph_def
op_def=op_def)
File "/Users/user/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 2630, in create_op
original_op=self._default_original_op, op_def=op_def)
File "/Users/user/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 1204, in __init__
self._traceback = self._graph._extract_stack() # pylint: disable=protected-access
NotFoundError (see above for traceback): Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files for ./model/20170512-110547/
[[Node: save/RestoreV2_491 = RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_arg_save/Const_0_0, save/RestoreV2_491/tensor_names, save/RestoreV2_491/shape_and_slices)]]
Я не могу понять, почему система не может найти предварительно обученные данные ... И структура каталогов такая, как показано ниже
USER-no-MacBook-Pro: Transfer_face пользователь $ ls -R
модель test.py
./модель:
20170512-110547
./model/20170512-110547:
20170512-110547.pb
модель-20170512-110547.ckpt-250000.index
модель-20170512-110547.ckpt-250000.data-00000-из-00001
модель-20170512-110547.meta
The saved meta_graph is possibly from an older release
. Эта модель была построена с r0.12. - person Maxim   schedule 14.10.2017saver.restore()
(а не относительный путь'./model/20170512-110547/'
). В более старых версиях TensorFlow (включая 0.12, я думаю) была ошибка, из-за которой они не принимали относительные пути в некоторых API, но это должно было быть исправлено в последней версии. - person mrry   schedule 16.10.2017