Я создал проект с TFLearn, который создает остаточную сеть.
Теперь я хочу взять обученную модель и загрузить ее в другой проект.
Я использую этот код для загрузки модели:
MODEL_NAME = 'ResidualNet_Mole'
model = tflearn.DNN(net, tensorboard_verbose=0, clip_gradients=0.)
if os.path.exists('{}.meta'.format(self.MODEL_NAME)):
model.load(self.MODEL_NAME)
print('********** Model loaded ***************')
else:
print('********** Model not found ***************')
Во время загрузки метода я получаю исключение:
NotFoundError (см. Выше для отслеживания): восстановление из контрольной точки не удалось. Скорее всего, это связано с отсутствием в контрольной точке имени переменной или другого ключа графика. Пожалуйста, убедитесь, что вы не изменили ожидаемый график на основе контрольной точки. Исходная ошибка:
Ключ ResidualBlock / BatchNormalization / is_training не найден в контрольной точке
[[Узел: save_1 / RestoreV2 = RestoreV2 [dtypes = [DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, ..., DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT], _device = / / задание 0: local 0) / job: local 0 задача: 0 / устройство: ЦП: 0 "] (_arg_save_1 / Const_0_0, save_1 / RestoreV2 / tenor_names, save_1 / RestoreV2 / shape_and_slices)]]
[[Узел: save_1 / RestoreV2 / _257 = _Recvclient_terminated = false, recv_device = "/ job: localhost / replica: 0 / task: 0 / device: GPU: 0", send_device = "/ job: localhost / replica: 0 / task : 0 / устройство: ЦП: 0 ", send_device_incarnation = 1, тензор_имя =" edge_312_save_1 / RestoreV2 ", тип_тензора = DT_FLOAT, _device =" / job: localhost / replica: 0 / task: 0 / device: GPU: 0 "]]
Что я делаю не так?
Обновление: (дополнительная информация, которую я только что узнал)
Я загружаю модель в другой теме.
Я попытался загрузить модель в основной поток, и это сработало.
Как загрузить модель DNN в другой поток ????