テンソルフローでモデルで使用される変数のサブセットを復元する方法

Question

私は2つのファイル、learn_.pyモデルを保存するlearn_2.pyモデルを復元する（ここではtf.variable aです）、新しいここtf.variable Bが、間違って何かが、間違っている：

tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Key scope/bb not found in checkpoint 

learn.py

import tensorflow as tf 

with tf.variable_scope("scope"): 
    a = tf.get_variable("aa", shape=[2,4]) 

sess = tf.Session() 
#sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
sess.run(tf.initialize_variables([a])) 
saver = tf.train.Saver() 
save_path = saver.save(sess, "./tmp/model.ckpt") 
print "---" 
print sess.run(a) 

learn_2.py

import tensorflow as tf 

with tf.variable_scope("scope"): 
    a = tf.get_variable("aa", shape=[2,4]) 
    b = tf.get_variable("bb", shape=[2,4]) 
sess = tf.Session() 
#sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
#sess.run(tf.initialize_variables([b])) 
saver = tf.train.Saver() 
save_path = saver.restore(sess, "./tmp/model.ckpt") 
sess.run(tf.initialize_variables([b])) 
print "---" 
print sess.run(a) 
print sess.run(b) 

Answer 1

2番目のスクリプトlearn2.pyでこれを行います。私のために働く！ （上記のように）スクリプト2の（learn.pyと同じ）スクリプト1

--- 
[[ 0.21811056 0.75089216 0.43180299 -0.36542225] 
[-0.11786985 -0.26542974 0.68785524 -0.57991886]] 

出力の

import tensorflow as tf 

with tf.variable_scope("scope"): 
    a = tf.get_variable("aa", shape=[2,4]) 
    sess = tf.Session() 
    saver = tf.train.Saver() 
    save_path = saver.restore(sess, "/tmp/model.ckpt") 
    b = tf.get_variable("bb", shape=[2,4]) 
    sess.run(tf.initialize_variables([b])) 
    print "---" 
    print sess.run(a) 
    print sess.run(b) 

出力

--- 
[[ 0.21811056 0.75089216 0.43180299 -0.36542225] 
[-0.11786985 -0.26542974 0.68785524 -0.57991886]] 
[[-0.62411451 -0.32599163 0.72495079 -0.09547448] 
[-0.59518242 0.51209545 -0.68833208 -0.03813028]] 

説明：

あなたは、「変数を追加しましたa "と" b "を2番目のスクリプトでグラフ化します。復元しようとすると、現在のグラフ（ "a" & "b"）のすべての変数が検索されます。私の解答は

1. です。最初に復元するのと同じグラフを作成してください。
2. グラフを復元する - すべての変数
3. グラフにノード/レイヤを追加して、新しく追加された変数のみを初期化します。

私はこれが役立つことを願っています。