Tensorflow tf.contrib.slim.get_variables_to_restore（）不返回值

在代码tf.contrib.slim.get_variables_to_restore（）下运行会为所有_变量返回空值[]，然后在调用tf.train.Saver时导致失败。详细错误消息如下所示

我遗漏了什么吗

>>> import tensorflow as tf
>>> inception_exclude_scopes = ['InceptionV3/AuxLogits', 'InceptionV3/Logits', 'global_step', 'final_ops']
>>> inception_checkpoint_file = '/Users/morgan.du/git/machine-learning/projects/capstone/yelp/model/inception_v3_2016_08_28.ckpt'
>>> with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
...     init_op = tf.global_variables_initializer()
...     sess.run(init_op)
...     reader = tf.train.NewCheckpointReader(inception_checkpoint_file)
...     var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
...     all_vars = tf.contrib.slim.get_variables_to_restore(exclude=inception_exclude_scopes)
...     inception_saver = tf.train.Saver(all_vars)
...     inception_saver.restore(sess, inception_checkpoint_file)
... 
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 7, in <module>
  File "/Users/morgan.du/miniconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1051, in __init__
    self.build()
  File "/Users/morgan.du/miniconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1072, in build
    raise ValueError("No variables to save")
ValueError: No variables to save

>>将tensorflow作为tf导入
>>>inception\u exclude\u scopes=[“接收v3/AuxLogits”、“接收v3/Logits”、“全局步骤”、“最终操作”]
>>>inception_checkpoint_file='/Users/morgan.du/git/machine learning/projects/capstone/yelp/model/inception_v3_2016_08_28.ckpt'
>>>使用tf.Session（graph=tf.graph（））作为sess：
...     init_op=tf.global_variables_initializer（）
...     sess.run（初始化操作）
...     reader=tf.train.NewCheckpointReader（初始检查点文件）
...     var_to_shape_map=reader.get_variable_to_shape_map（）
...     all_vars=tf.contrib.slim.get_variables_to_restore（exclude=inception_exclude_scopes）
...     初始值\u saver=tf.train.saver（所有变量）
...     恢复（sess、初始检查点文件）
... 
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第7行，在
文件“/Users/morgan.du/miniconda2/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/training/saver.py”，第1051行，在__
self.build（）
文件“/Users/morgan.du/miniconda2/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/training/saver.py”，第1072行，内部版本
raise VALUERROR（“无需保存的变量”）
ValueError:没有要保存的变量

这里的问题似乎是您的图形是空的，即它不包含任何变量。您可以使用tf.Session（graph=tf.graph（））：在

行上创建一个新的图形，并且以下任何一行都不会创建
tf.Variable
对象

要恢复预先训练的TensorFlow模型，需要执行以下三项操作之一：

通过执行最初用于训练模型的相同Python图形构建代码来重建模型图
加载一个“元图”，其中包含有关如何重构图结构和模型变量的信息。有关如何创建和使用元图的更多详细信息，请参见。元图通常与检查点文件一起创建，通常具有扩展名
.meta
加载一个“SavedModel”，其中包含一个“元图”。有关更多详细信息，请参阅文档