テンソルフローグラフを復元する際の問題

Question

テンソルフローのニューラルネットを作成して訓練後に保存しましたが、予測を行うために復元したい場合は正常に動作しません。

私は、ファイルを保存する場所を、ここで問題ですされた場合

2017-09-10 22:51:58.530272: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release- 
win\m\windows\py\36\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1158] Not found: 
Key Variable_10 not found in checkpoint 

Key Variable_10 not found in checkpoint 

は、私は知らない。私はモデルを保存

model_file = "C:/Users/ben-n_000/Desktop/travail 
    signal_courant/signal_courant_new/TensorFlow_model/model.ckpt" 

適切

saver = tf.train.Saver() 
    saver.save(sess, model_file) 

と、ここで問題が来る：

with tf.Session() as sess: 
     sess.run(tf.global_variables_initializer()) 

     saver = tf.train.Saver() 
     saver.restore(sess, model_file) 

それはかなりイライラ、私は問題だか理解することはできませんので、私はあなたの助け、thnaksを必要としています。

Answer 1

私がモデルを保存すると、それは我々が我々の関数を呼び出して置くことができ、コードの末尾に

 def train_neural_network(x): 
     ''' 
     code here 
     ''' 
     #saver before innitalizing alla variables 
     saver = tf.train.Saver() 
     with tf.Session() as sess: 
      sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
      ''' 
      code here 
      ''' 


    def make_prediction(Z): 
     ''' 
     code here 
     ''' 
     with tf.Session() as sess: 
      sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
      saver.restore(sess, model_file) 
      ''' 
      code here 
      ''' 

、ここをどのように動作するかだmake_prediction機能でそれを再利用するための2つの機能train_networkとmake_predictionを、持っていますmake_predictionの呼び出し前にセーバー：

 train_neural_network(x) 
     saver = tf.train.Saver() 
     make_prediction(X_test[1])