用"slim.learning.train“恢复finetuning的tensorflow模型

Question

在tensorflow中，使用slim.learning.train (TF0.11)，我希望从检查点恢复一个模型并继续进行培训。该模型有一个成功的培训课程，我想微调它。但是，当我这样做时，TF崩溃时会出现错误Init operations did not make model ready.。

我是通过以下方式进行培训的：

tf.contrib.slim.learning.train(
    train_op,
    train_dir,
    log_every_n_steps=FLAGS.log_every_n_steps,
    graph=g,
    global_step=model.global_step,
    number_of_steps=FLAGS.number_of_steps,
    init_fn=model.init_fn,
    saver=model.saver,
    session_config=session_config)

我尝试了三种选择：

#1

跟随这位医生

model.init_fn = None

#2

with g.as_default():
    model_path = tf.train.latest_checkpoint(train_dir)
    if model_path:
        def restore_fn(sess):
            tf.logging.info(
                "Restoring SA&T variables from checkpoint file %s",
                restore_fn.model_path)
            model.saver.restore(sess, restore_fn.model_path)
        restore_fn.model_path = model_path
        model.init_fn = restore_fn
    else:
        model.init_fn = None

#3

with g.as_default():
    model_path = tf.train.latest_checkpoint(train_dir)
    if model_path:
        variables_to_restore = tf.contrib.slim.get_variables_to_restore()
        model.init_fn = tensorflow.contrib.framework.assign_from_checkpoint_fn(
            model_path, variables_to_restore)
    else:
        model.init_fn = None

Answer 1

问题解决了。这是因为模型建立后直接定义了保护程序(tf.train.Saver)。

相反，按照列车运筹学的定义定义它，解决了这个问题。