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CNNモデル読み込みに関して

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bobochan

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CNNに関する質問です。モデルの読み込みでNotFoundErrorエラーが出ます。

CNNを使って、数字画像を認識するプログラムを作成しています。
保存したモデルをrestoreしたいのですが、NotFoundErrorエラーが出ます。

発生している問題・エラーメッセージ

NotFoundError (see above for traceback): Key Variable_10 not found in checkpoint
     [[Node: save_1/RestoreV2_2 = RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](_arg_save_1/Const_0_0, save_1/RestoreV2_2/tensor_names, save_1/RestoreV2_2/shape_and_slices)]]

該当のソースコード

モデルを保存するためのファイル   sample.py
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
import time

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

def dl(x):
    x_img = tf.reshape(x,[-1,28,28,1]) 
    W_conv1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5,5,1,32], stddev=0.1))     
    conv1 = tf.nn.conv2d(x_img, W_conv1, strides=[1,1,1,1], padding='SAME')
    b_conv1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[32]))
    h_conv1 = tf.nn.relu(conv1+b_conv1)            
    h_pool1 = tf.nn.max_pool(h_conv1, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')
    W_conv2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5,5,32,64], stddev=0.1))
    conv2 = tf.nn.conv2d(h_pool1, W_conv2, strides=[1,1,1,1], padding='SAME')
    b_conv2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[64]))
    h_conv2 = tf.nn.relu(conv2+b_conv2)
    h_pool2 = tf.nn.max_pool(h_conv2, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')
    keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) 
    out_drop = tf.nn.dropout(h_pool2, keep_prob) 
    h_pool2_flat = tf.reshape(out_drop, [-1, 7*7*64])
    w_fc1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([7*7*64, 1024], stddev=0.1))
    b_fc1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[1024]))
    h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, w_fc1) + b_fc1)
    W_fc2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([1024, 10], stddev=0.1))
    b_fc2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[10]))
    out = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1, W_fc2) + b_fc2)
    return out, keep_prob

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])  
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])   
y,keep_prob = dl(x)


cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y + 1e-5), axis=[1]))


train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)


correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))

ac = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))


init = tf.global_variables_initializer()  
sess = tf.Session()      
sess.run(init) 


for _ in range(6000):
    bs, b_y = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: bs, y_:b_y, keep_prob: 0.5})
    if _ % 200 == 0:
        accuracy = sess.run(ac, feed_dict={x: bs, y_:b_y, keep_prob: 0.5})
        print("ステップ{0:5d}, 正解率{1:6.2f}%" .format(_, accuracy*100))


saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, "./model/cn_model")

accuracy = sess.run(ac, feed_dict={x: mnist.test.images, y_:mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})
print("正解率", accuracy*100 , "%")

モデルを読み込みたいファイル   sample2.py
import tensorflow as tf
import time
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import sample

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])  
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])      
y,keep_prob = sample.dl(x)

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))
ac = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

saver = tf.train.Saver()
sess = tf.Session()
saver.restore(sess, "./model/cn_model")         ここでエラーが発生しているようです!

accuracy = sess.run(ac, feed_dict={x: mnist.test.images, y_:mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})
print("正解率", accuracy*100 , "%")

試したこと

定義する変数に不足があるエラーなのかなと思い、コードの順番を変えてみたり、sample.pyに定義していた変数をsample2.pyに追加したりしてみたのですが、解決できませんでした。皆様のお力を貸していただけると幸いです。よろしくお願いいたします。

sample.pyを実行すると、問題なく実行され、モデルも保存されているように見えます。しかし、sample2.pyを実行すると、保存がうまくされていないのか、まずsample.pyの方のコードの実行内容が出力され、そのあとsample2.pyを実行している状態です(その途中で今回のエラー)。
これまでは、モデルを再利用する際に、前のファイルの実行が出力されることがなかったので、その辺り、そもそも保存できていないことや、読み込み方が間違っていることが原因かとも思ってます。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

tensorflow (1.4.0)
python (3.6.0)

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