復元されたチェックポイントファイルからテンソル名を取得する：1つの変数名のみを返します

Question

チェックポイントファイルでネットワークを復元する方法について2つの質問があります。 私はthis codeを使用してネットワークを復元しています。私は元のネットワークの一部だけを必要とします。実際には、私の元のネットワークは5つの畳み込み（非常に小さい）ネットで構成されており、これらはすべて最後に完全に接続された大きなレイヤーに接続されています。私は私の5つのミニ通話を持っているだけです。 私は、ネットワーク内のすべての単一変数とすべてのレイヤーの名前を定義します。 （私がログデータを使ってテンソルボードを実行すると、すべてが正常です。つまり、変数とテンソルの名前はすべて適切です）

1-私の最初の問題は、これらの変数復元されたネットワークの名前で、私は "この名前のテンソルはありません"というエラーに直面しています。私はまたinspect_checkpoint.pyと私のチェックポイントファイルをテストし、出力にそれが1つの変数のみを返します。

Variable (DT_INT32) [] 

をし、他の方法で、私はこのコードで再びそれをテスト：

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow 
checkpoint_path = os.path.join('./', 'model.ckpt-100') 
reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) 
var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map() 
for key in var_to_shape_map: 
    print("tensor_name: ", key) 
    print(reader.get_tensor(key)) 

、それが返されます。

tensor_name: Variable 
101 

この問題の原因を見つけることができません。誰もがこの問題に直面したことはありますか？

2-ネットワークを復元するために使用した上記のサイトに基づいて、私はちょっと混乱しています。実際には、私はすべての5ミニコンバットを復元したい（これらのミニネットはすべて最後の層に完全に接続されています）。だから、すべてのミニコンネルを最後に完全に接続されたレイヤーからすべてのウェイトで復元する正しい方法は何か分かりません。

Answer 1

1-見た目からは、変数に名前を付けていないようです。変数名は保存されません。 これは、異なるタイプのものであればトレーニングで動作することができますが、同じキー名で辞書を作成しようとすると、メモリへの書き込みが乱れて上書きされる可能性があります。

2-完全にあなたは機械学習のための異例のユースケースを持っていない限り

saver = tf.train.Saver() 
saver.save(session_to_save, 'namefile') 
... 
saver.restore(session_to_restore, 'namefile')