尝试恢复检查点时 Tensorflow 失败并显示 "Unable to get element from the feed as bytes."

Question

我正在使用 Tensorflow r0.12。

我在本地使用 google-cloud-ml 来运行 2 个不同的训练作业。在第一份工作中，我为我的变量找到了很好的初始值。我将它们存储在 V2 检查点中。

当我尝试恢复我的变量以便在第二份工作中使用它们时：

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()
new_saver = tf.train.import_meta_graph('../variables_pred/model.ckpt-10151.meta', clear_devices=True)
new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('../variables_pred/'))
all_vars = tf.trainable_variables()
for v in all_vars:
    print(v.name)

我收到以下错误消息：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Unable to get element from the feed as bytes.

检查点是在第一个作业中使用这些行创建的：

saver = tf.train.Saver()
saver.export_meta_graph(filename=os.path.join(output_dir, 'export.meta'))
saver.save(sess, os.path.join(output_dir, 'export'), write_meta_graph=False)

根据this answer，这可能是因为缺少元数据文件，但我正在加载元数据文件。

PS ：我使用参数 clear_devices=True 是因为在 google-cloud-ml 上启动生成的设备规格非常复杂，我不一定需要得到同样的调度。

Answer 1

我认为问题可能出在您保存模型时设置了 write_meta_graph=False。因此，我认为您实际上并没有保存图表，因此当您尝试恢复时，没有图表可以恢复。尝试设置 write_meta_graph=True

Answer 2

错误信息是由于不小心缺少名为"checkpoint"的文件。

在适当的文件夹中重新引入此文件后，检查点的加载似乎正在运行。

抱歉忽略了这个关键点。

Answer 3

这个错误信息也是由于不小心将名为"checkpoint"的文件弄错了。

例如，包含模型的文件夹已被移动，但"checkpoint"中"model_checkpoint_path:"的值仍然是旧路径。

尝试恢复检查点时 Tensorflow 失败并显示 "Unable to get element from the feed as bytes."

Tensorflow fail with "Unable to get element from the feed as bytes." when attempting to restore checkpoint

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