Tensorflow 0.8 Проблемы импорта и экспорта выходных тензоров

Я использую Tensorflow 0.8 с Python 3. Я пытаюсь обучить нейронную сеть, и цель состоит в том, чтобы автоматически экспортировать/импортировать состояния сети каждые 50 итераций. Проблема в том, что когда я экспортирую выходной тензор на первой итерации, имя выходного тензора — ['Neg:0', 'Slice:0'], но когда я экспортирую выходной тензор на второй итерации, имя выходного тензора изменяется на ['import/Neg:0', 'import/Slice:0'], и импорт этого выходного тензора не работает. потом:

ValueError: Specified colocation to an op that does not exist during import: import/Variable in import/Variable/read

Интересно, есть ли у кого идеи по этой проблеме. Спасибо!!!


tensorflow import export neural-network python-3.5
person Ruofan Kong    schedule 26.04.2016    source источник
comment
Для уточнения, меняется ли структура вашего графика между итерациями, или вы просто хотите импортировать другой набор весов?   -  person mrry    schedule 06.05.2016
comment
@mrry На самом деле, я просто хочу экспортировать/импортировать другой набор весов без изменения структуры графика :) Я думаю, что здесь может быть ошибка для импорта/экспорта в Tensorflow 0.8. (и я почти уверен, что у моего кода нет проблем, так как он очень хорошо работает для Tensorflow 0.6)   -  person Ruofan Kong    schedule 06.05.2016
comment
Это похоже на ошибку в импортере — вы передаете переменные в input_map в tf.import_graph_def()? Однако я думаю, что вашу основную проблему можно решить, просто используя tf.train.Saver для сохранения и восстановления с разных контрольных точек.   -  person mrry    schedule 06.05.2016
comment
@mrry Ну, я определенно использовал saver в своем коде. Я думаю, что проблема здесь заключается в проблеме с именами переменных, которая должна быть решена в 0.8. И 0.8 не может найти имя переменной во внутреннем встроенном словаре.   -  person Ruofan Kong    schedule 06.05.2016
comment
Мне все еще не ясно, как вы используете tf.import_graph_def(). Возможно, пришло время перенести это в проблему GitHub.   -  person mrry    schedule 06.05.2016

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Вот как работает tf.import_graph_def.

Если вам не нужен префикс, просто установите для параметра name пустую строку, как показано в следующем примере.

# import the model into the current graph
with tf.Graph().as_default() as graph:

    const_graph_def = tf.GraphDef()
    with open(TRAINED_MODEL_FILENAME, 'rb') as saved_graph:
      const_graph_def.ParseFromString(saved_graph.read())
      # replace current graph with the saved graph def (and content)
      # name="" is important because otherwise (with name=None)
      # the graph definitions will be prefixed with import.
      # eg: the defined operation FC2/unscaled_logits:0
      # will be import/FC2/unscaled_logits:0
      tf.import_graph_def(const_graph_def, name="")
    [...]
person nessuno    schedule 09.05.2016
comment
Спасибо за Ваш ответ! По сути, я использовал ту же функцию импорта, которую вы показали здесь. И моя цель — автоматически экспортировать/импортировать состояния сети каждые 50 итераций во время поезда. Как я уже упоминал в своем вопросе, в первый раз export и import он работает хорошо, но во второй раз для импорта сети возникла проблема: некоторые операции не найдены... Например, ValueError: Specified colocation to an op that does not exist during import: Variable_10 in Variable/read_1. Я попробовал точно такой же код, используя tf 0.6, и все работает очень хорошо. Я думаю, что это сломано в 0.8 - person Ruofan Kong; 10.05.2016
comment
поднять ValueError('tf.import_graph_def() требует непустого name ' ValueError: tf.import_graph_def() требует непустого name, если используется input_map. - person pratsJ; 02.02.2017