IndexError Traceback (most recent call last)
in
227 model_dir)
228 print('Exporting user part model...')
--> 229 export(
230 model_dir,
231 meta_graph_def,
in export(model_dir, meta_graph_def, variable_protos, input_tensor_names, output_tensor_names, part_dir)
180 variable = graph.get_tensor_by_name(name)
181 graph.add_to_collection(ops.GraphKeys.SAVEABLE_OBJECTS, variable)
--> 182 saver = tf_saver.Saver()
183 saver.restore(sess, get_variables_path(model_dir))
184
/usr/local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py in init(self, var_list, reshape, sharded, max_to_keep, keep_checkpoint_every_n_hours, name, restore_sequentially, saver_def, builder, defer_build, allow_empty, write_version, pad_step_number, save_relative_paths, filename)
834 time.time() + self._keep_checkpoint_every_n_hours * 3600)
835 elif not defer_build:
--> 836 self.build()
837 if self.saver_def:
838 self._check_saver_def()
/usr/local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py in build(self)
846 if context.executing_eagerly():
847 raise RuntimeError("Use save/restore instead of build in eager mode.")
--> 848 self._build(self._filename, build_save=True, build_restore=True)
849
850 def _build_eager(self, checkpoint_path, build_save, build_restore):
/usr/local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py in _build(self, checkpoint_path, build_save, build_restore)
874 self._is_empty = False
875
--> 876 self.saver_def = self._builder._build_internal( # pylint: disable=protected-access
877 self._var_list,
878 reshape=self._reshape,
/usr/local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py in _build_internal(self, names_to_saveables, reshape, sharded, max_to_keep, keep_checkpoint_every_n_hours, name, restore_sequentially, filename, build_save, build_restore)
487 " when eager execution is not enabled.")
488
--> 489 saveables = saveable_object_util.validate_and_slice_inputs(
490 names_to_saveables)
491 if max_to_keep is None:
/usr/local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/saving/saveable_object_util.py in validate_and_slice_inputs(names_to_saveables)
358 # Avoid comparing ops, sort only by name.
359 key=lambda x: x[0]):
--> 360 for converted_saveable_object in saveable_objects_for_op(op, name):
361 _add_saveable(saveables, seen_ops, converted_saveable_object)
362 return saveables
/usr/local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/saving/saveable_object_util.py in saveable_objects_for_op(op, name)
218 yield ReferenceVariableSaveable(variable, "", name)
219 else:
--> 220 yield ResourceVariableSaveable(
221 variable, "", name)
222
/usr/local/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/training/saving/saveable_object_util.py in init(self, var, slice_spec, name)
93 self._var_shape = var.shape
94 if isinstance(var, ops.Tensor):
---> 95 self.handle_op = var.op.inputs[0]
96 tensor = var
97 elif resource_variable_ops.is_resource_variable(var):
IndexError: tuple index out of range
saver = tf_saver.Saver() <---- 在这一行就报错了
saver.restore(sess, get_variables_path(model_dir))
这个错误是一个索引错误(IndexError),它通常发生在代码中尝试访问列表或数组的索引超出范围时。要解决此错误,你可以考虑以下几个步骤:
确认索引值是否正确:检查代码中出现错误的地方,确保索引值没有超出列表或数组的有效范围。索引通常从0开始计数,因此最后一个元素的索引应为长度-1
。
检查数据结构:确保你正在使用正确的数据结构来存储和访问数据。如果是一个列表或数组,确保元素的数量和索引的顺序是一致的。
检查循环和迭代操作:如果错误发生在循环或迭代过程中,确保循环变量或迭代器的范围正确,并在每次迭代时保持更新。
输出调试信息:在错误发生处添加一些调试语句,输出相关变量的值,以便更好地理解问题所在。你可以打印出相关的索引、列表长度或其他相关变量,以帮助你找到错误。
查阅文档和示例代码:查看相关库或框架的文档和示例代码,确保你正确使用了相应的函数和方法。特别是针对报错位置附近的代码行进行仔细研究,看是否有遗漏或错误的使用方式。
通过以上步骤,应该能够定位并解决索引错误。如果你仍然无法解决问题,请提供更多的代码细节和相关上下文,以便我可以提供更具体的建议和帮助。
可能是tf1/tf2的版本兼容性问题;可以试下tf1.x 版本 或者 在开头if tf.version >= '2.0':
tf = tf.compat.v1,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。