Tf-slim: ValueError: 变量 vgg_19/conv1/conv1_1/weights 已经存在，不允许。您的意思是在 VarScope 中设置 reuse=True 吗？答案

【问题标题】：Tf-slim: ValueError: Variable vgg_19/conv1/conv1_1/weights already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope?Tf-slim: ValueError: 变量 vgg_19/conv1/conv1_1/weights 已经存在，不允许。您的意思是在 VarScope 中设置 reuse=True 吗？
【发布时间】：2018-01-15 13:43:55
【问题描述】：

我正在使用 tf-slim 从几批图像中提取特征。问题是我的代码适用于第一批，之后我得到标题中的错误。我的代码是这样的：

for i in range(0, num_batches):
    #Obtain the starting and ending images number for each batch
    batch_start = i*training_batch_size
    batch_end = min((i+1)*training_batch_size, read_images_number)
    #obtain the images from the batch
    images = preprocessed_images[batch_start: batch_end]
    with slim.arg_scope(vgg.vgg_arg_scope()) as sc:
        _, end_points = vgg.vgg_19(tf.to_float(images), num_classes=1000, is_training=False)
        init_fn = slim.assign_from_checkpoint_fn(os.path.join(checkpoints_dir,  'vgg_19.ckpt'),slim.get_model_variables('vgg_19'))
        feature_conv_2_2 = end_points['vgg_19/pool5']

如您所见，在每批中，我选择了一批图像并使用 vgg-19 模型从 pool5 层中提取特征。但是在第一次迭代之后，我在尝试获取端点的行中出现错误。正如我在互联网上发现的一种解决方案是每次都重置图表，但我不想这样做，因为在我使用这些提取的特征训练的代码的后面部分中，我的图表中有一些权重。我不想重置它们。任何线索高度赞赏。谢谢！

【问题讨论】：

标签： tensorflow deep-learning tensorflow-gpu tf-slim

【解决方案1】：

您应该创建一次图表，而不是循环。错误消息准确地告诉您 - 您尝试构建相同的图表两次。

所以它应该是（在伪代码中）

create_graph()
load_checkpoint()

for each batch:
  process_data()

【讨论】：

所以基本上使用占位符作为我的 vgg.vgg_19 对象的输入，并在运行时将图像传递给占位符吗？