ValueError: переменная layer0conv_W уже существует, запрещено. Вы имели в виду установить reuse = True или reuse = tf.AUTO_REUSE в VarScope? - PullRequest
Новая
       101

ValueError: переменная layer0conv_W уже существует, запрещено. Вы имели в виду установить reuse = True или reuse = tf.AUTO_REUSE в VarScope?

0 голосов
/ 30 января 2020

Я делаю прогноз на медицинских изображениях Luna16, используя модель Unet. Я думаю, что ошибка происходит из-за того, что мне показалось, что первым элементом моих файлов были не все файлы, которые я пытался добавить tf.reset_default_graph () в начале алгоритма, но та же самая ошибка

здесь мой код 

import os
import tensorflow as tf 


from tensorflow.python.client import device_lib
tf.reset_default_graph() 



import glob


import cv2
from Vnet.model_vnet3d import Vnet3dModule
import numpy as np
from Vnet.layer import save_images
tf.reset_default_graph()

def predict():
src_path = "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/Luna_Data/Seg/2-Segmentation/Image/"

mask_path = "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/Luna_Data/Seg/2-Segmentation/Mask/"
x= glob.glob(src_path+ "[0-3]_[0-5]"+ '/')

y= glob.glob(mask_path + "[0-3]_[0-5]" + "/")

for file in x:

  for files in y:

    imges = []
    masks = []
    for z in range(16):

       img = cv2.imread(file + str(z) + ".bmp", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
       mask = cv2.imread(files + str(z) + ".bmp", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
       imges.append(img)
       masks.append(mask)

    test_imges = np.array(imges)
    test_imges = np.reshape(test_imges, (16, 96, 96))

    test_masks = np.array(masks)
    test_masks = np.reshape(test_masks, (16, 96, 96))
    Vnet3d = Vnet3dModule(96, 96, 16, channels=1, costname=("dice coefficient",), inference=True,
                      model_path= "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/Luna_Data/Log_Train/log/segmeation/model/Vnet3d.pd-2000")
    predict = Vnet3d.prediction(test_imges)

    test_images = np.multiply(test_imges, 1.0 / 255.0)
    test_masks = np.multiply(test_masks, 1.0 / 255.0)
    save_images(test_images, [4, 4], "test_src.bmp")
    save_images(test_masks, [4, 4], "test_mask.bmp")
    save_images(predict, [4, 4], "test_predict.bmp")



   predict()




  tf.Session()

Как исправить эту ошибку enter image description here

Заранее спасибо

...