Tensorflow ValueError：没有要保存的变量

Tensorflow ValueError：没有要保存的变量

在

tf.train.Saver

必须创建 后 要恢复（或保存）的变量。此外，必须在与这些变量相同的图形中创建它。

假设

Process.forward_propagation(…)

还可以在模型中创建变量，则在此行之后添加保护程序创建应该可以：

forward_propgation_results = Process.forward_propagation(images)

另外，您必须将

tf.Graph

创建的新内容传递给

tf.Session

构造函数，以便也需要

sess

在该

with

块内部移动创建内容。

结果函数将类似于：

def evaluate():  with tf.Graph().as_default() as g:    images, labels = Process.eval_inputs(eval_data = eval_data)    forward_propgation_results = Process.forward_propagation(images)    init_op = tf.initialize_all_variables()    saver = tf.train.Saver()    top_k_op = tf.nn.in_top_k(forward_propgation_results, labels, 1)  with tf.Session(graph=g) as sess:    sess.run(init_op)    saver.restore(sess, eval_dir)    print(sess.run(top_k_op))