关于使用预训练的 im2txt 模型答案

【问题标题】：regarding using the pre trained im2txt model关于使用预训练的 im2txt 模型
【发布时间】：2017-11-27 21:09:17
【问题描述】：

我已经从这里开始跟踪每一步https://edouardfouche.com/Fun-with-Tensorflow-im2txt/ 但我收到以下错误

NotFoundError（有关回溯，请参见上文）：在检查点文件 /home/asadmahmood72/Image_to_text/models/im2txt/model.ckpt-3000000 中找不到张量名称“lstm/basic_lstm_cell/bias” [[节点：save/RestoreV2_380 = RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_arg_save/Const_0_0, save/RestoreV2_380/tensor_names, save/恢复V2_380/shape_and_slices)]]

我的操作系统是 UBUNTU 16.04 我的张量流版本是 1.2.0

【问题讨论】：

标签： image machine-learning tensorflow

【解决方案1】：

这有点晚了，但希望这个答案能帮助未来遇到这个问题的人。

就像 Edouard 提到的，这个错误是由于 Tensorflow API 的变化引起的。如果你想使用更新版本的 Tensorflow，我知道有几种方法可以“更新”你的检查点：

使用 Tensorflow 中包含的官方 checkpoint_convert.py 实用程序，或

使用 GitHub 上 0xDFDFDF 编写的this solution 重命名有问题的变量：

OLD_CHECKPOINT_FILE = "model.ckpt-1000000"
NEW_CHECKPOINT_FILE = "model2.ckpt-1000000"

import tensorflow as tf
vars_to_rename = {
    "lstm/basic_lstm_cell/weights": "lstm/basic_lstm_cell/kernel",
    "lstm/basic_lstm_cell/biases": "lstm/basic_lstm_cell/bias",
}
new_checkpoint_vars = {}
reader = tf.train.NewCheckpointReader(OLD_CHECKPOINT_FILE)
for old_name in reader.get_variable_to_shape_map():
  if old_name in vars_to_rename:
    new_name = vars_to_rename[old_name]
  else:
    new_name = old_name
  new_checkpoint_vars[new_name] = tf.Variable(reader.get_tensor(old_name))

init = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver(new_checkpoint_vars)

with tf.Session() as sess:
  sess.run(init)
  saver.save(sess, NEW_CHECKPOINT_FILE)

我使用了选项 #2，之后加载我的检查点就完美了。

【讨论】：

【解决方案2】：

看起来 tensorflow API 又变了，这使得它与检查点模型不兼容。我在文章中使用的是 tensorflow 0.12.1。如果可以，您可以尝试使用 tensorflow 0.12.1 吗？否则你将不得不自己训练模型（昂贵）或找到使用更新版本的 tensorflow 生成的检查点文件......

【讨论】：