开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

TensorFlow restore引发"No Variable to save“错误

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。其中，TensorFlow的restore函数用于从之前保存的模型中恢复变量的值。当使用restore函数时，有时会遇到"No Variable to save"的错误。

这个错误通常是由以下几种情况引起的：

模型文件不存在：如果指定的模型文件不存在，TensorFlow将无法找到要恢复的变量。解决方法是确保指定的模型文件路径是正确的，并且文件存在。
模型文件中没有可恢复的变量：如果指定的模型文件中没有保存任何变量，或者没有与当前模型中的变量名称匹配的变量，那么就会出现"No Variable to save"的错误。解决方法是检查模型文件中保存的变量，并确保它们与当前模型中的变量名称匹配。
模型文件中的变量已被重命名：如果在保存模型时对变量进行了重命名，那么在恢复模型时需要使用相应的重命名变量名称。如果使用了不匹配的变量名称，就会出现"No Variable to save"的错误。解决方法是检查模型文件中保存的变量名称，并确保在恢复模型时使用正确的变量名称。

总结起来，当使用TensorFlow的restore函数时，如果出现"No Variable to save"的错误，需要检查模型文件的路径是否正确、模型文件中是否保存了变量以及变量名称是否匹配。以下是一些相关的腾讯云产品和链接，可以帮助您更好地理解和使用TensorFlow：

腾讯云AI Lab：提供了丰富的人工智能开发工具和资源，包括TensorFlow的使用指南和教程。链接：https://cloud.tencent.com/developer/labs
腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）：提供了基于TensorFlow的机器学习平台，可用于训练和部署模型。链接：https://cloud.tencent.com/product/tmplp

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品和服务选择应根据实际需求进行评估和决策。

相关搜索:model.save收到Not JSON Serializable错误。tensorflow1.14.0 Tensorflow: LSTM中variable_scope的值错误 Tensorflow: variable_scope的值错误 Tensorflow引发错误: ImportError:无法导入名称“”export_saved_model“”使用toco命令将.tflite转换为.pb引发错误'TENSORFLOW_GRAPHDEF‘(从'TFLITE'，’GRAPHVIZ_DOT‘中选择)在float_scalars错误中遇到TFX / Tensorflow数据验证(TFDV)引发溢出如何为tensorflow内存不足错误引发异常？如何在tensorflow <2.0中捕获和引发tf.dataset.map中的tfrecord错误当处理文件before_save时出错,验证后,我应该引发异常还是返回false并添加错误？浮点引发的错误: TensorArray数据类型为双精度，但Op正在尝试写入数据类型tensorflow.map_fn。

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

tensorflow模型的save与restore,及checkpoint中读取变量方式

False) # mate_graph is not recommend 生成三个文件，分别是checkpoint，.ckpt.data-00000-of-00001,.ckpt.index 2.使用restore...对提取模型在提取模型时，需要将模型结构再定义一遍，再将各参数加载出来 #bulid entire net again and restore tf_x = tf.placeholder(tf.float32...file reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map...2 使用该方法，必须要定义global_step变量，否则会报错误。...以上这篇tensorflow模型的save与restore,及checkpoint中读取变量方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.5K2 0

Django 解决由save方法引发的错误

最近项目中的资产的任务状态频频出现问题，查看日志文件，看代码逻辑，也没发现什么具体的错误，总是过段时间就会出现一个表的字段没有更新的问题，很头疼。...解决办法： save()函数加一个update_fields参数就好了。...每一次保存的时候写上要更新的字段 use.save(update_fields=[“name”]) 补充知识：Django models.save()的问题 Django views.py 引用models.py...进行modles.objects.create()然后进行.save的问题。...以上这篇Django 解决由save方法引发的错误就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.8K1 0

NotFoundError (see above for traceback):

tensorflow\python\training\saver.py", line 1143, in _build build_save=build_save, build_restore=build_restore...tensorflow\python\training\saver.py", line 1143, in _build build_save=build_save, build_restore=build_restore...training\saver.py", line 1554, in restore err, "a Variable name or other graph key that is missing...tensorflow\python\training\saver.py", line 1143, in _build build_save=build_save, build_restore=build_restore...return _add_should_use_warning(fn(*args, **kwargs))==================================在训练并保存模型时遇到的错误

7.8K2 0

tensorflow学习笔记(三十四)：Saver(保存与加载模型)

如下： import tensorflow as tf # Create some variables. v1 = tf.Variable(1.0, name="v1") v2 = tf.Variable...import tensorflow as tf # Create some variables. v1 = tf.Variable(1.0, name="v1") v2 = tf.Variable(2.0...(sess, 'test-ckpt/model-2') save 部分的代码如上所示，下面写 restore 的代码，和save代码有点不同。...(2.0, name="v2") #restore的时候，variable_1对应到v2，variable_2对应到v1，就可以实现目的了。...时，表示：variable的值应该保存到 checkpoint文件中的哪个 key下 restore时，表示：checkpoint文件中key对应的值，应该restore到哪个variable 其它

1.4K8 0

Python人工智能 | 十一.Tensorflow如何保存神经网络参数

这篇文章将讲解TensorFlow如何保存变量和神经网络参数，通过Saver保存神经网络，再通过Restore调用训练好的神经网络。...基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~作者作为人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。.../save_net.ckpt”保存成功如下图所示：打开内容如下图所示：接着定义标记变量train，通过Restore操作使用我们保存好的变量。...最后直接通过 saver.restore(sess, “my_net/save_net.ckpt”) 提取保存的变量并输出即可。...W = tf.Variable(np.arange(6).reshape((2,3)), dtype=tf.float32, name='weights') #空变量 b = tf.Variable

3382 0

tensorflow的模型持久化

如果运行修改后只加载了v1的代码会得到变量未初始化的错误：tensorflow.python.framework.errors.FailedPreconditionError: Attempting to...message SaverDef { string filename_tensor_name = 1; string save_tensor_name = 2; string restore_op...restore_op_name: "save/restore_all" max_to_keep: 5 keep_checkpoint_every_n_hours: 10000.0 version...save_tensor_name属性给出了持久化tensorflow模型的运算所对应的节点名称。...和持久化tensorflow模型运算对应的是加载tensorflow模型的运算，这个运算的名称是由restore_op_name属性指定。

1.8K3 0

TensorFlow基础

进入一个交互式 TensorFlow 会话. import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() x = tf.Variable([1.0,...如果没有正确提供 feed, placeholder() 操作将会产生错误. MNIST 全连通 feed 教程 (source code) 给出了一个更大规模的使用 feed 的例子. 5....an op to initialize the variables. init_op = tf.initialize_all_variables() # Add ops to save and restore...ops to save and restore all the variables. saver = tf.train.Saver() # Later, launch the model, use...ops to save and restore only 'v2' using the name "my_v2" saver = tf.train.Saver({"my_v2": v2}) # Use

6641 0

Tensorflow加载预训练模型和保存模型

在inference时，可以通过修改这个文件，指定使用哪个model 2 保存Tensorflow模型 tensorflow 提供了tf.train.Saver类来保存模型，值得注意的是，在tensorflow.../checkpoint_dir/MyModel") 看一个简单例子： import tensorflow as tf w1 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[...在创建tf.train.Saver实例时，通过将需要保存的变量构造list或者dictionary，传入到Saver中： import tensorflow as tf w1 = tf.Variable...= graph.get_tensor_by_name("op_to_restore:0") print(sess.run(op_to_restore,feed_dict)) #打印结果为60.0==.../save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/

2.9K3 0

Tensorflow加载预训练模型和保存模型

在inference时，可以通过修改这个文件，指定使用哪个model 2 保存Tensorflow模型 tensorflow 提供了tf.train.Saver类来保存模型，值得注意的是，在tensorflow.../checkpoint_dir/MyModel") 看一个简单例子： import tensorflow as tf w1 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[...在创建tf.train.Saver实例时，通过将需要保存的变量构造list或者dictionary，传入到Saver中： import tensorflow as tf w1 = tf.Variable...= graph.get_tensor_by_name("op_to_restore:0") print(sess.run(op_to_restore,feed_dict)) #打印结果为60.0==.../save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/ 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/127292

1.4K3 0

【Tensorflow】数据及模型的保存和恢复

Tensorflow 是当前最流行的机器学习框架，它自然支持这种需求。 Tensorflow 通过 tf.train.Saver 这个模块进行数据的保存和恢复。它有 2 个核心方法。...save() restore() 顾名思义，save() 就是用来保存变量，restore() 就是用来恢复的。它们的用法非常简单。下面，我们用示例来说明。...a、b、d、e 都是变量，现在要保存它们的值，怎么用 Tensorflow 的代码实现呢？...数据的保存 import tensorflow as tf a = tf.get_variable("a",[1]) b = tf.get_variable("b",[1]) c = tf.get_variable...def test_restore(saver): with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, "model/weights")

8783 0

tensorflow学习笔记（五）：变量保存与导入

如何使用tensorflow内置的参数导出和导入方法：基本用法如果你还在纠结如何保存tensorflow训练好的模型参数，用这个方法就对了 The Saver class adds ops to save...import tensorflow as tf """ 变量声明，运算声明例：w = tf.get_variable(name="vari_name", shape=[], dtype=tf.float32...restore的时候，也是根据key-value来进行的(详见) import tensorflow as tf """ 变量声明，运算声明初始化op声明 """ #创建saver 对象 saver...的值给override saver.restore(sess, "save_path/file_name.ckpt-???")...") # train saver.save(sess,"file.ckpt") 参考资料 https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/how_tos/

6452 0

tensorflow的基本用法——保存神经网络参数和加载神经网络参数

/usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import tensorflow as tf import numpy as np # 保存神经网络参数...def save_para(): # 定义权重参数 W = tf.Variable([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype = tf.float32, name =...# 恢复神经网络参数 def restore_para(): # 定义权重参数 W = tf.Variable(np.arange(6).reshape((2, 3)), dtype...) print 'biases: ', sess.run(b) # save_para() restore_para() 执行结果如下： # save Save to path:...my_net/save_net.ckpt # restore Weights: [[ 1. 2. 3

1.3K1 0

一看就懂的Tensorflow实战（模型的保存与读取）

该项技术可以用于Tensorflow分段训练模型以及对经典模型进行fine tuning（微调） Tensorflow 模型的保存与读取（直观）模型参数存储 import tensorflow as...模型存储文件模型参数读取 import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,2]), name="v1") v2 = tf.Variable...() as sess: # Initialize variables sess.run(init) # Restore model weights from previously...saved model load_path = saver.restore(sess, model_path) print("Model restored from file: %s"...INFO:tensorflow:Restoring parameters from ./save/model.ckpt Model restored from file: .

7433 0

tensorflow运作方式

name='weights') from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() biases = tf.Variable...= saver.save(sess, '/tmp/model.ckpt') print 'Model saved in file: ',save_path 恢复变量 #ops.reset_default_graph...print weightss.graph saver = tf.train.Saver() with tf.Session(graph=g2) as sess: saver.restore...= saver.save(sess, '/tmp/model.ckpt') print 'Model saved in file: ',save_path 恢复变量 g2 = tf.Graph...() saver = tf.train.Saver() with tf.Session(graph=g2) as sess: sess.run(init_op) saver.restore

4423 0

tensorflow实现手写体数字识别

调用tensorflow实现手写体数字识别。...可能有人会觉得tensorflow有点过时，现在的大企业不怎么用tensorflow了，但我觉得，对于初学者来说，tensorflow还是不错的选择。...= ema.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(ema_restore) correct_prediction = tf.equal(...) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) saver.save...= ema.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(ema_restore) 实例化具有滑动平均的 saver 对象，从而在会话被加载时，模型中的所有参数被赋值为各自的滑动平均值

1K2 0

TensorFlow 加载多个模型的方法

([0.1], tf.float32) W2 = tf.Variable([0.1], tf.float32) W3 = tf.Variable([0.1], tf.float32) b = tf.Variable...checkpoints using global_step variable saver.save(sess, "models/model_name", global_step=i)...# SAVE TensorFlow graph into path models/model_name # 保存模型到指定路径并命名模型文件名字 saver.save(sess, "models/model_name...而在实际调用这些运算的时候，还必须采用类似{'PlaceholderName:0': data}的输入占位符，否则会出现错误。...如果使用加载单个模型的方式去加载多个模型，那么就会出现变量冲突的错误，也无法工作。这个问题的原因是因为一个默认图的缘故。冲突的发生是因为我们将所有变量都加载到当前会话采用的默认图中。

2.7K5 0

一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络

神经网络训练的结果有对的也有错的，如果是错误的结果，将被当做非常宝贵的经验，那么是如何从经验中学习的呢？...to define the same dtype and shape when restore W = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]], dtype=tf.float32,...(init) save_path = saver.save(sess, "my_net/save_net.ckpt") print("Save to path: ", save_path)...saver = tf.train.Saver() # 用 saver 从路径中将 save_net.ckpt 保存的 W 和 b restore 进来 with tf.Session() as sess...: saver.restore(sess, "my_net/save_net.ckpt") print("weights:", sess.run(W)) print("biases

1K4 0

猪年快乐之TensorFlow中实现word2vec及如何结构化TensorFlow模型

4.变量重复(variable_scope) 使用TensorFlow时，我有时想知道何时使用name_scope和variable_scope。这一次，让我们来看看variable_scope。...然后我们将定义和使用神经网络，每次执行函数时，TensorFlow都会创建一组不同的变量。所以每次调用上面的two_hidden_layers（）时，都会执行get_variable来创建一个新变量。...因此，出现以下错误消息(ValueError: Variable h1_weights already exists, disallowed....tf.train.Saver.save( sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix...(sess, 'checkpoints/model-name', global_step=global_step) 要恢复变量，我们用tf.train.Saver.restore(sess, save_path

1.1K1 0

Tensorflow从入门到精通(二):附代码实战

如程序1-2所示，当参与运算的张量类型不同时，Tensorflow会报类型不匹配的错误：程序1-2： import tensorflow as tf m1 = tf.constant([5,1]) m2...具体代码如程序2-6所示：程序2-6： import tensorflow as tf var1 = tf.Variable([1,3], name="v1") var2 = tf.Variable(...= saver.save(sess,"test/save.ckpt") 我们要注意，我们的存储文件save.ckpt是一个二进制文件，Saver存储器提供了向该二进制文件保存变量和恢复变量的方法。...具体代码如程序2-7所示：程序2-7： import tensorflow as tf var1 = tf.Variable([0,0], name="v1") var2 = tf.Variable(...程序2-10： import tensorflow as tf var1 = tf.Variable([0,0], name="v1") var2 = tf.Variable([0,0], name="

1.1K7 0

tensorflow实现从.ckpt文件中读取任意变量

file_name = '/home/dl/projectBo/tf-faster-rcnn/data/imagenet_weights/vgg16.ckpt' #.ckpt的路径 name_variable_to_restore...= reader.get_variable_to_shape_map() print('shape', var_to_shape_map[name_variable_to_restore]) #输出这个变量的尺寸...fc7_conv = tf.get_variable("fc7", var_to_shape_map[name_variable_to_restore], trainable=False) # 定义接收权重的变量名...restorer_fc = tf.train.Saver({name_variable_to_restore: fc7_conv }) #定义恢复变量的对象 sess = tf.Session() sess.run...补充知识：TensorFlow:加载部分ckpt文件变量&不同命名空间中加载模型 TensorFlow中，在加载和保存模型时，一般会直接使用tf.train.Saver.restore()和tf.train.Saver.save

9372 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭