Tensorflow失败并显示"Unable to get element from the feed as bytes“。尝试恢复检查点时

Question

我使用的是Tensorflow r0.12。

我在本地使用google-cloud-ml来运行两个不同的培训任务。在第一个工作中，我为我的变量找到了良好的初始值。我将它们存储在V2检查点中。

当我尝试恢复变量以在第二个作业中使用它们时：

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()
new_saver = tf.train.import_meta_graph('../variables_pred/model.ckpt-10151.meta', clear_devices=True)
new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('../variables_pred/'))
all_vars = tf.trainable_variables()
for v in all_vars:
    print(v.name)

我收到以下错误消息：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Unable to get element from the feed as bytes.

检查点是在第一个作业中使用以下行创建的：

saver = tf.train.Saver()
saver.export_meta_graph(filename=os.path.join(output_dir, 'export.meta'))
saver.save(sess, os.path.join(output_dir, 'export'), write_meta_graph=False)

根据this answer的说法，这可能是因为缺少元数据文件，但我正在加载元数据文件。

PS :我使用clear_devices=True参数是因为google-cloud-ml上的启动生成的设备规范相当复杂，我不需要获得相同的调度。

Answer 1

错误消息是由于疏忽而导致缺少名为"checkpoint“的文件。

在适当的文件夹中重新引入此文件后，检查点的加载似乎正在工作。

很抱歉遗漏了这一关键点。

Answer 2

我认为问题可能是在保存模型时设置了write_meta_graph=False。因此，我不认为您实际上是在保存图形，所以当您尝试恢复时，没有要恢复的图形。尝试设置write_meta_graph=True

Answer 3

错误消息也是由于疏忽而导致的名为"checkpoint“的文件中的错误。

例如，包含模型的文件夹已经移动，但"checkpoint“中的"model_checkpoint_path:”的值仍然是旧路径。