2つの別々のモデルを使用したTensorflowデータの保存

Question

私は2つの別々のモデルを作るためにtfを使いました。訓練中、私はそれぞれを1人で救った。今私は両方を使いたいです。

I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1041] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 850M, pci bus id: 0000:0a:00.0) 
    W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:968] Invalid argument: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [5,5,32,64] rhs shape= [1024,2] 
     [[Node: save_1/Assign_16 = Assign[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@Variable_6"], use_locking=true, validate_shape=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"](Variable_6, save_1/restore_slice_16/_47)]] 

もエラーがの「復元」部分で起こったことを意味するメッセージがあった：私は（一部で）このメッセージを取得する第二1をロードしようとするとき、私は最初のものを使用することができますが、コード。

def save(self): 
    filename = self.save_name 
    folder = self.ckpt_folder + os.sep + "ckpt" 
    if not os.path.exists(folder) : 
     os.makedirs(folder) 
    saver = tf.train.Saver() 
    save_path = saver.save(self.sess, folder + os.sep + self.ckpt_name + "."+ filename) 
    print ("saved?", filename) 

def load(self): 
    filename = self.save_name 
    file = self.ckpt_folder + os.sep + "ckpt" + os.sep + self.ckpt_name +"."+ filename 
    if os.path.isfile(file) : 
     saver = tf.train.Saver() 
     saver.restore(self.sess, file) 
     print ("load?", filename) 

上記の関数、特にload（）は、セッションオブジェクトの初期化後にモデルによって呼び出されます。私はすでに保存したデータから両方のtfモデルを一緒に実行できますか？あなたも一緒に何をしたいかに応じて、

Answer 1

、あなたがすべきいずれか：私は最初の1取り壊す、別のグラフでそれらをロード考える

• Use name scoping to make them unique
• Load them into separate graphs