saver.save()を利用した際にRuntimeErrorが発生します。

Question

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")

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

Comments

[jbpb0]

https://github.com/google-research/bert/issues/1087
の一番下のコメントによると、tf 2.2ではエラーにならないらしいです

[kane_study]

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]

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]

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]

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]

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]

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。