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投稿2020/12/15 14:27

githubのコードを動かしたいです。
モデルをsaver.save()で保存する際に
RuntimeErrorが発生してしまっています。
どうにかして、モデルを保存したいです。

RuntimeErrorなので、私のPCのスペックのせいかもしれませんが
エラーコードを読む限り、どうやらパッケージの中にあるvar_listに与えるデータの形式に影響がある様です。

しかし、ネット記事に書かれてある模範のコードと比較した所、特におかしな点がない様に思えます。

ファイル構造

killme_adversarial_example_with_TensorFlow-Keras-master
|—(下記の本コード).py
|—kill_me_images
| |—gen_adv
| |—kill_me_baby_dataset

|—models

「#学習開始」の下にある以下の箇所でエラーが出てます。
sess = tf.compat.v1.keras.backend.get_session()
saver = tf.compat.v1.train.Saver()
saver.save(sess, "models/killme_vgg16.ckpt")

python

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import os import cv2 from PIL import Image config = tf.compat.v1.ConfigProto(gpu_options=tf.compat.v1.GPUOptions(allow_growth=True)) sess = tf.compat.v1.Session(config=config) tf.compat.v1.keras.backend.set_session(sess) root_dir = '/Users/ユーザー名/Desktop/killme_adversarial_example_with_TensorFlow-Keras-master/kill_me_images/kill_me_baby_datasets/' class_list = sorted(os.listdir(path=root_dir)) print("クラスリスト", class_list) def load_imgs(root_dir): print(class_list) num_class = len(class_list) img_paths = [] labels = [] images = [] for cl_name in class_list: img_names = os.listdir(os.path.join(root_dir, cl_name)) for img_name in img_names: img_paths.append(os.path.abspath(os.path.join(root_dir, cl_name, img_name))) hot_cl_name = get_class_one_hot(cl_name, class_list) labels.append(hot_cl_name) for img_path in img_paths: img = cv2.imread(img_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) images.append(img) images = np.array(images) return np.array(images), np.array(labels), class_list ############ ここから学習モデルを作成 ########### batch_size = 32 vgg16 = tf.keras.applications.VGG16(include_top=False, weights='imagenet', classes=7, input_shape=(128, 128, 3)) vgg16.trainable = False inputs = tf.keras.Input(shape=vgg16.output.shape[1:]) x = tf.keras.layers.Flatten()(inputs) x = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.5)(x) logits = tf.keras.layers.Dense(len(class_list), name='logits')(x) out = tf.keras.layers.Activation('softmax')(logits) top_model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=out) model = tf.keras.Model(inputs=vgg16.input, outputs=top_model(vgg16.output)) # 最後の畳み込み層の前までの重みの更新はしない。 # 15層目が最後の畳み込み層の開始位置 for layer in model.layers[:15]: layer.trainable = False # 学習方法を設定する model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy']) tb_cb = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="log_dir") ckps = [tb_cb] # 学習用データを用意する train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255, horizontal_flip=True) train_generator = train_datagen.flow_from_directory('kill_me_images/kill_me_baby_datasets/', classes=class_list, target_size=(128, 128), batch_size=batch_size, class_mode='categorical') # 学習開始! model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=train_generator.samples//batch_size, epochs=1, callbacks=ckps) model.save("models/killme_vgg16.h5") #バグ検証のためにepochs=1 に設定。 sess = tf.compat.v1.keras.backend.get_session() saver = tf.compat.v1.train.Saver() saver.save(sess, "models/killme_vgg16.ckpt")

エラー文
WARNING:tensorflow:Saver is deprecated, please switch to tf.train.Checkpoint or tf.keras.Model.save_weights for training checkpoints. When executing eagerly variables do not necessarily have unique names, and so the variable.name-based lookups Saver performs are error-prone.
RuntimeError: When eager execution is enabled, var_list must specify a list or dict of variables to save

環境
Anaconda、Spyder、Mac、python3.7

importしたもの
python-opencv 4.4.0.46
tensorflow 2.00
numpy 1.19.2

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kane_study

2020/12/15 16:32

ありがとうございます。読ませて頂きました。 tensorflow2.0のバグの様ですね。 conda search で2.2が出てこなかったので これから入れる方法を模索しようと思います。
kane_study

2020/12/15 16:45

pip install で 2.2 が入りましたが When eager execution is enabled, `var_list` must specify a list or dict of variables to save という同じエラーが出ました。 余談ですが こちらの方が学習の計算はかなり速いです。
kane_study

2020/12/15 19:24

tf.compat.v1.disable_eager_execution() というのを見つけたので試してみます。
kane_study

2020/12/15 20:11

ありがとうございました 上記のコードを追加した結果 上手くいきました。 ただ、理由まではよく分かってないです。
jbpb0

2020/12/16 08:36

逆に、tf 1.xで tf.enable_eager_execution() 入れて実行したら、同じRuntimeErrorが出ました Eagerモードは、tf 1.xはデフォルトオフだったのが、2.xではデフォルトオンに変わりました RuntimeErrorの前に、EagerモードだとSaverでエラー起きがち、って書かれてますね
kane_study

2020/12/16 10:40

ありがとうございます。 なるほど。何かしらのモードがあり、挙動が変わるのですね。 1.xでは、オフがデフォルトなので、 2.xを使う場合はコードを追加しなければ同じ挙動にならないという事でしたか。

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