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【tensorflow】同ファイル内で複数の学習済みモデルを実行する方法

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tyk

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前提・実現したいこと

tensorflowを用いて学習した複数のモデルを、同じpythonのファイル内で実行させたいのですが
最初に回したモデルはうまく回っているのに、2回目がエラーで落ちてしまいます。
実行するモデルの順番を変えても最初のモデルはうまく回ってます。
どなたか改善点を教えていただけると幸いです。 

下記のソースコードを関数で呼び出しています。

該当のソースコード

NUM_CLASSES = 3 #指定のモデルによって変更する
IMAGE_SIZE = 28 #指定のモデルによって変更する
IMAGE_PIXELS = IMAGE_SIZE*IMAGE_SIZE*3 #2352

images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, IMAGE_PIXELS))
labels_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, NUM_CLASSES))
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)

#logits = inference(images_placeholder, keep_prob)

# 画像を入れる仮のTensor
images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, IMAGE_PIXELS])
# ラベルを入れる仮のTensor
labels_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, NUM_CLASSES])
# dropout率を入れる仮のTensor
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)

# inference()を呼び出してモデルを作る
#logits = inference(images_placeholder, keep_prob)

# 入力を28x28x3に変形
x_image = tf.reshape(images_placeholder, [-1, 28, 28, 3])
#x_image = tf.reshape(images_placeholder, [-1, 56, 56,3])
# 畳み込み層1の作成
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 3, 32],'W_conv1')
b_conv1 = bias_variable([32],'b_conv1')
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)

# プーリング層1の作成
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

# 畳み込み層2の作成
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64],'W_conv2')
b_conv2 = bias_variable([64],'b_conv2')
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)

# プーリング層2の作成
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
linear, linear_length = linearize(h_pool2)  
# 全結合層1の作成
W_fc1 = weight_variable([linear_length, 1024],'W_fc1')
b_fc1 = bias_variable([1024],'b_fc1')
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(linear, W_fc1) + b_fc1)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

# 全結合層2の作成
W_fc2 = weight_variable([1024, NUM_CLASSES],'W_fc2')
b_fc2 = bias_variable([NUM_CLASSES],'b_fc2')

# ソフトマックス関数による正規化
logits=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)

#モデル読み込み
sess = tf.InteractiveSession()
saver = tf.train.Saver()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.restore(sess, "指定のモデル")

発生している問題・エラーメッセージ

2018-01-11 09:43:12.600661: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key W_conv1_1 not fou
nd in checkpoint
2018-01-11 09:43:12.600718: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key b_fc2_1 not found
 in checkpoint
2018-01-11 09:43:12.608308: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key W_conv2_1 not fou
nd in checkpoint
2018-01-11 09:43:12.609900: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key W_fc1_1 not found
 in checkpoint
2018-01-11 09:43:12.615864: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key b_fc1_1 not found
 in checkpoint
2018-01-11 09:43:12.615895: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key W_fc2_1 not found
 in checkpoint
2018-01-11 09:43:12.637479: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key b_conv1_1 not fou
nd in checkpoint
2018-01-11 09:43:12.637704: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key b_conv2_1 not fou
nd in checkpoint
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回答 2

check解決した方法

+1

解決できました。
各モデルを使用した後に下記のコードが必要みたいでした。
tf.reset_default_graph()

前に構築したモデルが残っていたために悪さをしていたみたいです。

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https://qiita.com/TomokIshii/items/ffe999b3e1a506c396c8
tensorflow側の変数名割り当てのせいです。

ぞれぞれの変数に足がついています。
それが書き出し時と読み取り時で異なるのが問題です。

以下のリンクが参考になるはずです。
https://qiita.com/yukiB/items/a7a92af4b27e0c4e6eb2

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  • 2018/01/11 16:28

    複数tensorを作る場合は変数の名前を同じにしてはいけないということでしょうか?
    変数名を変えてやってみたのですが、2つ目のものに"_test"を付けてモデルを作り直し実行したのですが下記のようなエラーが出てきました。

    2018-01-11 16:22:33.659054: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
    35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key W_conv1 not found
    in checkpoint
    2018-01-11 16:22:33.659264: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
    35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key W_conv2 not found
    in checkpoint
    2018-01-11 16:22:33.669884: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
    35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key W_fc1 not found i
    n checkpoint
    2018-01-11 16:22:33.669961: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
    35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key b_fc2 not found i
    n checkpoint
    2018-01-11 16:22:33.678100: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
    35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key W_fc2 not found i
    n checkpoint
    2018-01-11 16:22:33.681568: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
    35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key b_conv1 not found
    in checkpoint
    2018-01-11 16:22:33.697707: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
    35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key b_conv2 not found
    in checkpoint
    2018-01-11 16:22:33.698242: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
    35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key b_fc1 not found i
    n checkpoint

    キャンセル

  • 2018/01/11 16:31

    2つ目のモデルではW_conv1などをW_conv1_testにしているので
    1つ目のモデルも実行してしまっているということでしょうか?

    キャンセル

  • 2018/01/11 17:13

    checkpointを作るときの変数名がW_conv1ではなかったというエラーです。

    保存時と読み取り時に変数名が同じである必要があります。
    checkpointを作ったときのモデルで使った名前にしてください。

    キャンセル

  • 2018/01/12 13:07 編集

    説明が下手ですみません。
    例えばモデルAとモデルBを実行したい場合、
    モデルAを作るときの変数名をW_conv1_Aにしました。
    モデルBを作るときの変数名はW_conv1_Bです。
    そのモデルA、Bを、A→B順で同じファイル内で動かします。
    するとAは動くのですが、Bが動きません。
    その時のエラーは
    2018-01-11 16:22:33.659054: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\
    35\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1192] Not found: Key W_conv1_A not found
    in checkpoint
    のようになります。
    モデルBを実行する際に

    # 畳み込み層1の作成
    W_conv1 = weight_variable([5, 5, 3, 32],'W_conv1_B')

    def weight_variable(shape,pname):
     initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
     return tf.Variable(initial,name= pname)
    のようにしているので保存時と読み取り時の変数は同じにしているつもりです。

    キャンセル

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