Erreur Tensorflow lors de la restauration du graphique def du fichier .pb

Question

Je suis le blog wildml sur la classification de texte en utilisant tensorflow. J'ai changé le code pour sauvegarder le graphique def comme suit:

tf.train.write_graph(sess.graph_def,'./DeepLearn/model/','train.pb', as_text=False) 

plus tard dans un fichier séparé que je restaure le graphique comme suit:

with tf.gfile.FastGFile(os.path.join('./DeepLearn/model/','train.pb'), 'rb') as f: 
    graph_def = tf.GraphDef() 
    graph_def.ParseFromString(f.read()) 
    _ = tf.import_graph_def(graph_def, name='') 
with tf.Session() as sess: 
    t = sess.graph.get_tensor_by_name('embedding/W:0') 
    sess.run(t) 

Quand je tente d'exécuter le tenseur et obtenir sa valeur , j'obtiens l'erreur suivante:

tensorflow.python.framework.errors.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value embedding/W 

Quelle pourrait être la raison possible de cette erreur. Le tenseur doit avoir été initialisé car je le restaure à partir du graphe sauvegardé.

Answer 1

Merci Alexandre! Oui, je dois charger à la fois le graphique (à partir du fichier .pb) et les poids (à partir du fichier de points de contrôle.). Utilisé l'exemple de code suivant (tiré d'un blog) et cela a fonctionné pour moi.

with tf.Session() as persisted_sess: 
    print("load graph") 
    with gfile.FastGFile("/tmp/load/test.pb",'rb') as f: 
     graph_def = tf.GraphDef() 
     graph_def.ParseFromString(f.read()) 
     persisted_sess.graph.as_default() 
     tf.import_graph_def(graph_def, name='') 
    persisted_result = persisted_sess.graph.get_tensor_by_name("saved_result:0") 
    tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.VARIABLES,persisted_result) 
    try: 
     saver = tf.train.Saver(tf.all_variables()) 
    except:pass 
     print("load data") 
    saver.restore(persisted_sess, "checkpoint.data") # now OK 
    print(persisted_result.eval()) 
    print("DONE")