无法使用 get_tensor_by_name 恢复 Dropout

Question

我尝试保存和恢复一些张量。

在保存会话中：

...
self.abc = tf.reduce_sum(self.element_wise_product, 2, name="abc")
self.def= tf.nn.dropout(abc, self.dropout_keep[0], name="def")
... 

保存后尝试恢复会话

sess = tf.Session(config=config)
weight_saver.restore(sess, save_file)

pretrain_graph = tf.get_default_graph()
abc= pretrain_graph.get_tensor_by_name('abc:0')
def = pretrain_graph.get_tensor_by_name('def:0')

但我得到了错误：

“名称‘def:0’指的是一个不存在的张量。 图中不存在操作‘def’。”

请帮忙。

Answer 1

问题在于tf.nn.dropout(abc, self.dropout_keep[0], name="def") 是一个 TensorFlow 操作，而不是图中可以恢复的节点。

此外，我将恢复图中要执行的节点，例如 logits 节点，以便我可以获得模型的输出和 input 节点，以便我可以将数据倒入模型中.因此，我认为没有理由恢复 dropout 节点。