Python 2.7 将字典传递给tensorflow Saver

在中，声明Saver对象可以将列表或字典作为输入，对于dictionaris，键必须是用于保存或恢复变量的名称。我有一个如下代码：

create_network()
vars_to_load_list = ...
vars_to_load_dict = {v.name:v for v in vars_to_load_list}
loader = tf.train.Saver(var_list=vars_to_load_list, max_to_keep=FLAGS.max_epoch)
path = ...
latest_ckpt = tf.train.latest_checkpoint(path, latest_filename=None)
sess = tf.Session()
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(path)
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
  loader.restore(sess, save_path=latest_ckpt)

上述代码有效，但如果我传入变量字典而不是变量列表，即将

loader

的防御更改为：

loader = tf.train.Saver(var_list=vars_to_load_dict, max_to_keep=FLAGS.max_epoch)

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然后我得到一个

NotFoundError

，加载程序抱怨在检查点文件中找不到一些张量名称。但我希望两个版本的代码都能工作相同。我遗漏了什么吗？

我找到了问题所在。显然，变量的name属性对应于变量的值，而不是它的张量（如果我对这些概念的理解是正确的）。i、 e.它返回

“my\u var:0”

，而加载程序需要

“my\u var”

。在上述示例中修改字典的定义可以解决此问题：

vars_to_load_dict = {v.name[:-2]:v for v in vars_to_load_list}

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我解决了这个问题。显然，变量的name属性对应于变量的值，而不是它的张量（如果我对这些概念的理解是正确的）。i、 e.它返回

“my\u var:0”

，而加载程序需要

“my\u var”

。在上述示例中修改字典的定义可以解决此问题：

vars_to_load_dict = {v.name[:-2]:v for v in vars_to_load_list}