###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
python3
1NUM_CLASSES = 3 #指定のモデルによって変更する 2IMAGE_SIZE = 28 #指定のモデルによって変更する 3IMAGE_PIXELS = IMAGE_SIZE*IMAGE_SIZE*3 #2352 4 5images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, IMAGE_PIXELS)) 6labels_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, NUM_CLASSES)) 7keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) 8 9#logits = inference(images_placeholder, keep_prob) 10 11# 画像を入れる仮のTensor 12images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, IMAGE_PIXELS]) 13# ラベルを入れる仮のTensor 14labels_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, NUM_CLASSES]) 15# dropout率を入れる仮のTensor 16keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) 17 18# inference()を呼び出してモデルを作る 19#logits = inference(images_placeholder, keep_prob) 20 21# 入力を28x28x3に変形 22x_image = tf.reshape(images_placeholder, [-1, 28, 28, 3]) 23#x_image = tf.reshape(images_placeholder, [-1, 56, 56,3]) 24# 畳み込み層1の作成 25W_conv1 = weight_variable([5, 5, 3, 32],'W_conv1') 26b_conv1 = bias_variable([32],'b_conv1') 27h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1) 28 29# プーリング層1の作成 30h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) 31 32# 畳み込み層2の作成 33W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64],'W_conv2') 34b_conv2 = bias_variable([64],'b_conv2') 35h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2) 36 37# プーリング層2の作成 38h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2) 39linear, linear_length = linearize(h_pool2) 40# 全結合層1の作成 41W_fc1 = weight_variable([linear_length, 1024],'W_fc1') 42b_fc1 = bias_variable([1024],'b_fc1') 43h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(linear, W_fc1) + b_fc1) 44h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) 45 46# 全結合層2の作成 47W_fc2 = weight_variable([1024, NUM_CLASSES],'W_fc2') 48b_fc2 = bias_variable([NUM_CLASSES],'b_fc2') 49 50# ソフトマックス関数による正規化 51logits=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2) 52 53#モデル読み込み 54sess = tf.InteractiveSession() 55saver = tf.train.Saver() 56sess.run(tf.global_variables_initializer()) 57saver.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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