tf.Estimatorでチェックポイントにない変数を無視する方法は？

Question

私はtf.Estimatorを使用して私のモデルをトレーニングし、評価しています。評価の際には、テンソルボードプロジェクターの視覚化を使用したいと思います。そのためには、私が作成し、視覚化したい機能で変数を埋める必要があります。私model_fnは、次のようになります。

def model_fn(...): 
    .... 
    predictions = net(features, is_training=is_training) 
    ... 

    if mode == ModeKeys.EVAL: 
    embedding_var = tf.get_variable("feature_embedding", ...) 
    update_embedding = embedding_var.assign(predictions) 
    ....  

問題はembedding_varは、評価グラフで唯一の存在であるということです。これは、次のエラーが発生します

NotFoundError (see above for traceback): Key feature_embedding not found in checkpoint 

任意のアイデア？

Answer 1

ローカル変数にすることはできますか？これがメトリックの役割です。それで、tf.get_variable("feature_embedding", collections=[tf.GraphKeys.LOCAL_VARIABLES], ...)