グラフのdefを.pbファイルから復元する際のTensorflowエラー

Question

私はtensorflowを使ったテキスト分類に関するwildmlブログに従っています。私は次のようにdefでグラフを保存するためにコードを変更しました：

tf.train.write_graph(sess.graph_def,'./DeepLearn/model/','train.pb', as_text=False) 

その後、次のように私は、グラフを復元しています別のファイルに：

with tf.gfile.FastGFile(os.path.join('./DeepLearn/model/','train.pb'), 'rb') as f: 
    graph_def = tf.GraphDef() 
    graph_def.ParseFromString(f.read()) 
    _ = tf.import_graph_def(graph_def, name='') 
with tf.Session() as sess: 
    t = sess.graph.get_tensor_by_name('embedding/W:0') 
    sess.run(t) 

私はテンソルを実行し、その値を取得しようとすると、 、私は次のエラーを取得しています：

tensorflow.python.framework.errors.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value embedding/W 

このエラーの原因として何ができますか。テンソルは、保存されたグラフから復元するときに初期化されているはずです。

Answer 1

ありがとうアレクサンドル！ はい、グラフ（.pbファイル）と重み（チェックポイントファイルから読み込む）の両方をロードする必要があります。次のサンプルコード（ブログから取ったもの）を使用してくれました。

with tf.Session() as persisted_sess: 
    print("load graph") 
    with gfile.FastGFile("/tmp/load/test.pb",'rb') as f: 
     graph_def = tf.GraphDef() 
     graph_def.ParseFromString(f.read()) 
     persisted_sess.graph.as_default() 
     tf.import_graph_def(graph_def, name='') 
    persisted_result = persisted_sess.graph.get_tensor_by_name("saved_result:0") 
    tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.VARIABLES,persisted_result) 
    try: 
     saver = tf.train.Saver(tf.all_variables()) 
    except:pass 
     print("load data") 
    saver.restore(persisted_sess, "checkpoint.data") # now OK 
    print(persisted_result.eval()) 
    print("DONE")