トレーニング後のテンソルフローモデルの保存が完了しました

Question

テンソルフローのPythonで大きなモデルを実行しました。しかし私はセッションの中でそれを保存していません。トレーニングが終わったので、変数を保存します。私は次のことを行っています：

saver=tf.train.Saver() 
with tf.Session(graph=graph) as sess: 
    save_path = saver.save(sess, "86_model.ckpt") 
    print("Model saved in file: %s" % save_path) 

これが返されます：ValueError：保存する変数がありません。彼らのウェブサイトによると、欠けているものはinitialize_all_variables（）です。ドキュメンテーションには、正確に何が行われているかについてはほとんど述べられていませ"初期化"という言葉が私を怖がらせるので、私は訓練されたすべての値をリセットしたくありません。私のモデルを再実行せずに保存する方法はありますか？

Answer 1

「セッション」は、テンソルフローのドキュメントのように、訓練されたモデルからの情報を保持するものです。おそらくsess.run()と呼んで、あなたのモデルを訓練しています。あなたがしたいことは、このセーバーオブジェクトで作成した新しいセッションではなく、THATセッションを使用してsess.save()と呼んでください。

Answer 2

skflowの使用はいかがですか？ skflow（今はskflowがテンソルフローに統合されています）では、コンストラクタにパラメータmodel_dirを指定することができ、トレーニング中に自動的にモデルを保存します（チェックポイントを保存するので、トレーニング中に何かが間違っていれば最後のチェックポイントから再開できます）。

Answer 3

私は、あなたが保護者のすべての変数を初期化していないため、それを信じています。これはうまくいくはずです

with tf.Session() as sess: 
     tf.initialize_all_variables().run() 
     saver = tf.train.Saver(tf.all_variables()) 
    -------everything your session does ------------- 
     checkpoint_path = os.path.join(save_dir, 'model.ckpt') 
     saver.save(sess, checkpoint_path, global_step = your_global_step)