TensorFlow Saver 未工作答案

【问题标题】：TensorFlow Saver unworkedTensorFlow Saver 未工作
【发布时间】：2017-05-02 01:12:23
【问题描述】：

我正在尝试保存模型的所有变量，但引发了错误“FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value beta1_power”。我还没有定义 beta1_power 变量。我不知道它是什么。

saver = tf.train.Saver()
saver.save(save_path="/home/eldmitro/MNIST",sess=tf.Session())

层定义：

def params_init(shape, name):
    w = tf.truncated_normal(shape=shape, stddev=0.1)
    return tf.Variable(w, name= name)

def conv2D_init(x, kernel_shape,output_channels, name, activation=tf.nn.relu):
    with tf.name_scope(name):
        w = params_init(kernel_shape, "W")
        b = params_init([output_channels], "b")
    return tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(x, filter=w, strides=[1, 1,1,1], padding='SAME', name=name))

def pool2x2(x, name):
       return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME', name=name) 

def fcl_init(x, in_neurons, out_neurons,name):
    with tf.name_scope(name):
        w = params_init([in_neurons, out_neurons], name="W")
        b = params_init([out_neurons], name="b")
    return(tf.matmul(x, w) + b)

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 machine-learning tensorflow computer-vision

【解决方案1】：

您应该首先初始化变量然后保存它们。您可以通过从检查点恢复或

来初始化变量

sess.run(global_variables_initializer())

您无法保存未初始化的变量。

然后这样做：

saver = tf.train.Saver()
sess=tf.Session()
sess.run(global_variables_initializer())
saver.save(save_path="/home/eldmitro/MNIST",sess=sess)

仅存储已初始化（未训练）的变量。

【讨论】：