Ошибка TensorFlow

Question

Я пытаюсь запустить этот пример ( https://github.com/tensorflow/models/tree/master/textsum). когда я запускаю это утверждение:

bazel-bin/textsum/seq2seq_attention \
  --mode=train \
  --article_key=article \
  --abstract_key=abstract \
  --data_path=data/training-* \
  --vocab_path=data/vocab \
  --log_root=textsum/log_root \
  --train_dir=textsum/log_root/train

Я вижу следующий вывод

  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 30, in run
    sys.exit(main(sys.argv[:1] + flags_passthrough))

  File "/home/depiano/Scrivania/TextSummarization/bazel-bin/textsum/seq2seq_attention.runfiles/__main__/textsum/seq2seq_attention.py", line 196, in main
    _Train(model, batcher)

  File "/home/depiano/Scrivania/TextSummarization/bazel-bin/textsum/seq2seq_attention.runfiles/__main__/textsum/seq2seq_attention.py", line 98, in _Train
    allow_soft_placement=True))

  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/training/supervisor.py", line 715, in prepare_or_wait_for_session
    init_feed_dict=self._init_feed_dict, init_fn=self._init_fn)

  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/training/session_manager.py", line 227, in prepare_session
    config=config)

  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/training/session_manager.py", line 173, in _restore_checkpoint
    saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)

  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1342, in restore
    "File path is: %r" % (save_path, file_path))

ValueError: Restore called with invalid save path: u'textsum/log_root/model.ckpt-0'. File path is: u'textsum/log_root/model.ckpt-0'
Errore di segmentazione (core dump creato)

Answer 1

Ошибка указывает на файл вашей модели textsum/log_root/model.ckpt-0 не существует или не может быть создан. Убедитесь, что каталог textsum/log_root существовать.

Answer 2

Здесь происходит то, что тензорный поток пытается загрузить ранее сохраненные параметры в модуль графа. Это могут быть детали архитектуры и другие вещи инициализации. Вот как тест TF, если есть предварительно обученный модуль

ckpt =tf.train.get_checkpoint_state(os.path.dirname('c/checkpointsq'))
    # if that checkpoint exists, restore from checkpoint
    if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
        print("Restoring the checkpoins")
        saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)   

Здесь первая функция будет возвращать объект файла ckpt, если есть какой-либо файл с именем checkpoint. Это текстовый файл. Внутри него будут детали вашей сети. Таким образом, вы должны исправить каталог журнала в вашем случае.