tf踩坑记-NotFoundError
bluedream 发布于 5 月 17 日
tf的estimator api使用起来非常方便，填充下几个函数，就能写出高度结构化的模型代码。但封装越高级，使用中一旦遇到问题，处理起来就会相当麻烦。
今天在日常炼丹中就遇到了这么一个问题。模型训练完成，导出saved model时，始终报一个key找不到对应的var。
NotFoundError (see above for traceback): Restoring from checkpoint failed. This is most likely due to a Variable name or other graph key that is missing from the checkpoint. Please ensure that you have not altered the graph expected based on the checkpoint. Original error:
这种错误一般是两次使用的graph不一致造成的。可能的原因一般有：
使用了不同版本的api，api会对变量加上一些不一样的前缀或后缀，不同的api可能处理的逻辑不一致。导致两次加载的graph不一样。 checkpoint里没保存这个变量。这个一般不太会存在，需要train的变量肯定需要保存。有些不需要train的变量才会出现这种可能。这两种情况排查起来比较简单。可以用下面这个工具检查下checkpoint里的变量:
/tensorflow/python/tools/inspect_checkpoint.py checkpoint_file_name
一般会得到以下的输出：
这次我的错误，就是找不到一个age_1/embeddings的变量。从输出看，save的变量名是age/embeddings,加载时却要找一个age_1/embeddings的变量。名字变了，看起来应该是第一种原因，save时和export时用了不同的图。然而我的代码train和export是在同一份代码，使用的是同一个model_fn，且在同一个环境下测试的，应该说是不会使用到不同的graph才对的。
排查了很久，最终还是在图不一致上解决了问题。estimator有两个输入函数，一个input_fn，一个model_fn，除了model_fn会构建模型graph之外，input_fn里的tensor也会添加到graph里去。而训练阶段和export阶段使用的input_fn是不一致的。export的模型是要给线上serving用的，所以在input_fn里定义了一堆placeholder作为输入，而placeholder里也有一个tensor的name被set为 ”age“，这就导致model_fn里的age/embeddings在build graph时，被改成了age_1/embeddings，再去checkpoint里查找这个变量的值，自然是找不到的。
这个问题一开始被tf的报错给误导了，一直在model_fn里查问题。报错的地方不一定是有问题的地方，而tf1.13也不会报这种重名的问题。大多数时候我们创建的tensor也不会给一个name，tf会自动命名一个name，自动命名有一套规则，有重复了就新生成一个name，这就导致不管是自动set的name还是人工定义的name，都不会报重名的错误。一旦自己命名重名了，很可能会造成问题。
南山南
bluedream
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tf的estimator api使用起来非常方便，填充下几个函数，就能写出高度结构化的模型代码。但封装越高级，使用中一旦遇到问题，处理起来就会相当麻烦。
今天在日常炼丹中就遇到了这么一个问题。模型训练完成，导出saved model时，始终报一个key找不到对应的var。
NotFoundError (see above for traceback): Restoring from checkpoint failed. This is most likely due to a Variable name or other graph key that is missing from the checkpoint. Please ensure that you have not altered the graph expected based on the checkpoint. Original error:
这种错误一般是两次使用的graph不一致造成的。可能的原因一般有：
使用了不同版本的api，api会对变量加上一些不一样的前缀或后缀，不同的api可能处理的逻辑不一致。导致两次加载的graph不一样。 checkpoint里没保存这个变量。这个一般不太会存在，需要train的变量肯定需要保存。有些不需要train的变量才会出现这种可能。这两种情况排查起来比较简单。可以用下面这个工具检查下checkpoint里的变量:
/tensorflow/python/tools/inspect_checkpoint.py checkpoint_file_name
一般会得到以下的输出：
这次我的错误，就是找不到一个age_1/embeddings的变量。从输出看，save的变量名是age/embeddings,加载时却要找一个age_1/embeddings的变量。名字变了，看起来应该是第一种原因，save时和export时用了不同的图。然而我的代码train和export是在同一份代码，使用的是同一个model_fn，且在同一个环境下测试的，应该说是不会使用到不同的graph才对的。
排查了很久，最终还是在图不一致上解决了问题。estimator有两个输入函数，一个input_fn，一个model_fn，除了model_fn会构建模型graph之外，input_fn里的tensor也会添加到graph里去。而训练阶段和export阶段使用的input_fn是不一致的。export的模型是要给线上serving用的，所以在input_fn里定义了一堆placeholder作为输入，而placeholder里也有一个tensor的name被set为 ”age“，这就导致model_fn里的age/embeddings在build graph时，被改成了age_1/embeddings，再去checkpoint里查找这个变量的值，自然是找不到的。
这个问题一开始被tf的报错给误导了，一直在model_fn里查问题。报错的地方不一定是有问题的地方，而tf1.13也不会报这种重名的问题。大多数时候我们创建的tensor也不会给一个name，tf会自动命名一个name，自动命名有一套规则，有重复了就新生成一个name，这就导致不管是自动set的name还是人工定义的name，都不会报重名的错误。一旦自己命名重名了，很可能会造成问题。
