现象：

WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/BatchNorm/beta] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/BatchNorm/beta/Momentum] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/BatchNorm/gamma] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/BatchNorm/gamma/Momentum] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/BatchNorm/moving_mean] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/BatchNorm/moving_variance] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/weights] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/weights/Momentum] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv2/BatchNorm/beta] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv2/BatchNorm/beta/Momentum] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv2/BatchNorm/gamma] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv2/BatchNorm/gamma/Momentum] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv2/BatchNorm/moving_mean] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv2/BatchNorm/moving_variance] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv2/weights] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv2/weights/Momentum] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv3/BatchNorm/beta] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv3/BatchNorm/beta/Momentum] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv3/BatchNorm/gamma] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv3/BatchNorm/gamma/Momentum] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv3/BatchNorm/moving_mean] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv3/BatchNorm/moving_variance] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv3/weights] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv3/weights/Momentum] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/shortcut/BatchNorm/beta] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/shortcut/BatchNorm/beta/Momentum] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/shortcut/BatchNorm/gamma] is not available in checkpoint

这个报的warning是你要的变量在 checkpoint里面找不到！！！！！！！！！！！

那checkpoint里面是什么？？？？？？？？？？？？？那就去看咯：

然后就吧checkpoint的信息打印出来：

import tensorflow as tf

from tensorflow.python.tools.inspect_checkpoint import print_tensors_in_checkpoint_file

latest_ckp = tf.train.latest_checkpoint('./')  # checkpoint 所在的路径是当前文件夹（./）,如果是其他，请改过来

print_tensors_in_checkpoint_file(latest_ckp, all_tensors=True, tensor_name='')
然后发现：

tensor_name:  FeatureExtractor/resnet_v1_50/block4/unit_2/bottleneck_v1/conv3/BatchNorm/beta
[-1.2371869 -1.3236059 -1.2312554 ... -1.3017322 -1.2117504 -1.4911506]
tensor_name:  FeatureExtractor/resnet_v1_50/block4/unit_2/bottleneck_v1/conv3/BatchNorm/gamma
[1.4568403 1.4048293 1.0624585 ... 1.1037463 1.0324904 1.0967498]
tensor_name:  FeatureExtractor/resnet_v1_50/block4/unit_2/bottleneck_v1/conv3/BatchNorm/moving_mean
[-0.08689928  0.00798311 -0.02823892 ... -0.04347016 -0.07710622
 -0.04719209]
tensor_name:  FeatureExtractor/resnet_v1_50/block4/unit_2/bottleneck_v1/conv3/BatchNorm/moving_variance
[0.00452107 0.00487971 0.00305854 ... 0.00261809 0.00344088 0.00306313]
tensor_name:  FeatureExtractor/resnet_v1_50/block4/unit_2/bottleneck_v1/conv3/weights
[[[[ 1.2295754e-03 -9.4967345e-03 -6.6470391e-05 ... -9.7579239e-03
     1.1851139e-02 -1.0630138e-02]
   [-4.5038795e-04 -3.9205588e-03 -6.4933673e-03 ...  9.1390898e-03
    -1.1232623e-02 -9.8358802e-03]
   [ 1.3918030e-02 -7.1829297e-03  3.0942420e-03 ... -6.6203251e-03

原来是少了FeatureExtractor，这时候就去找restore var 的code
var_name = (
    re.split('^' + self._extract_features_scope + '/',
             var_name)[-1])
_extract_features_scope就是：FeatureExtractor
发现他把这个给干掉了，所以：
问题是，tensorflow object detection 在model zoom新下载的模型命名方式改变了，如果使用旧的代码加载新的模型就会出现这个问题，解决方案是research/object_detection/meta_architectures/ssd_meta_arch.py
var_name = (
    re.split('^' + self._extract_features_scope + '/',
             var_name)[-1])
改为：
var_name = (
    re.split('^'  + '/',
             var_name)[-1])
同样的其他模型也是这样。

但是，后面还是出现：

WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/BatchNorm/beta/Momentum] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/BatchNorm/gamma/Momentum] is not available in checkpoint
WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/weights/Momentum] is not available in checkpoint

仔细看，你会发现，这只是Momentum造成的，是优化器中的参数，不是模型参数，Momentum是动量的意思，优化器使用这个是为了

避免收敛到局部极值。這個不影響的。如果不想報錯可以：

if fine_tune_checkpoint_type == 'classification':
  var_name = (
      re.split('^'  + '/',
               var_name)[-1])
  # var_name = (
  #     re.split('^' + self._extract_features_scope + '/',
  #              var_name)[-1])
if 'Momentum' in var_name:
    continue
variables_to_restore[var_name] = variable

加一個：

if 'Momentum' in var_name:
    continue

如果是Moment 變量就不加載。

不过，如果对这套代码不了解的，建议update最新的代码。

tensorflow，object，detection，在model zoom，新下载的模型，WARNING:root:Variable [resnet_v1_50/block1/unit_3/bottleneck_v1/conv3/BatchNorm/gamma] is not available in checkpoint的更多相关文章

  1. TensorFlow Object Detection API中的Faster R-CNN /SSD模型参数调整

    关于TensorFlow Object Detection API配置,可以参考之前的文章https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-ap ...

  2. [Tensorflow] Object Detection API - predict through your exclusive model

    开始预测 一.训练结果 From: Testing Custom Object Detector - TensorFlow Object Detection API Tutorial p.6 训练结果 ...

  3. TensorFlow object detection API应用

    前一篇讲述了TensorFlow object detection API的安装与配置,现在我们尝试用这个API搭建自己的目标检测模型. 一.准备数据集 本篇旨在人脸识别,在百度图片上下载了120张张 ...

  4. TensorFlow object detection API应用--配置

    目标检测在图形识别的基础上有了更进一步的应用,但是代码也更加繁琐,TensorFlow专门为此开设了一个object detection API,接下来看看怎么使用它. object detectio ...

  5. 对于谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统实现教程

    本教程针对Windows10实现谷歌近期公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统,其他平台也可借鉴. 本教程将网络上相关资料筛选整合(文末附上参考资料链接) ...

  6. Tensorflow object detection API(1)---环境搭建与测试

    参考: https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79081499 https://blog.csdn.net/u010103202/article/ ...

  7. 基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型（二）

    前言 已完成数据预处理工作,具体参照: 基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(一) 设置配置文件 新建目录face_faster_rcn ...

  8. 使用Tensorflow Object Detection进行训练和推理

    整体流程(以PASCAL VOC为例) 1.下载PASCAL VOC2012数据集,并将数据集转为tfrecord格式 2.选择并下载预训练模型 3.配置训练文件configuration(所有的训练 ...

  9. TensorFlow Object Detection API（Windows下训练）

    本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃 最近事情比较多,前面坑挖的有点久,今天终于有时间总结一下,顺便把Windows下训练跑通.Li ...

随机推荐

  1. 华硕ASUSPRO P5440UA笔记本电脑安装驱动

    领了一台公司的办公笔记本,按照套路重装了系统(win10),后面发现悲剧了 采坑1: 从华硕通过型号搜索下来的无线网卡(WIFI) 驱动无法安装(双击启动没有反映) 解决:通过设备Id上google搜 ...

  2. cocos2dx lua invalid 'cobj' in function 'lua_cocos2dx'

    解决方法 在创建 Node节点后 调用父节点 retain() 方法 手动增加引用 一般调用:clone()方法会出现,在变量后面加上对一个对应的retain() 方法

  3. java注解篇

    @SuppressWarnings注解 该批注的作用是给编译器一条指令,告诉它对被批注的代码元素内部的某些警告保持静默. 允许您选择性地取消特定代码段(即,类或方法)中的警告.其中的想法是当您看到警告 ...

  4. java安装与配置

    参考:https://blog.csdn.net/gaokao2011/article/details/75211429 Win 1.JDK JDK 可以到官网下载http://www.oracle. ...

  5. MySQL死锁分析一例

    Tomcat日志报死锁错误,show innodb status获取死锁信息: ------------------------ LATEST DETECTED DEADLOCK ---------- ...

  6. JRockit检测Tomcat内存溢出JAVA内存泄漏问题

    http://blog.csdn.net/liyanhui1001/article/details/8240473 公司的一个Java应用系统上线以来,基本每1天OutOfMemoryError: P ...

  7. Centos7开机启动自己的脚本的方法

    在百度上可以找到好几种Linux开机启动各种服务的方法,在这里我写的是自己喜欢的方式. 博主是一个不怎么记事的人,有些配置在系统的目录下,配置了一次后就忘了,再也不想去系统的目录下找各种奇奇怪怪的目录 ...

  8. windows短路径转换成长路径

    参考: https://blog.csdn.net/wxqian25/article/details/43951281 https://docs.microsoft.com/en-us/windows ...

  9. 三、CSS样式——背景

    CSS背景 概念:CSS允许应用纯色作为背景,也允许使用背景图像创建相当复杂的效果. 属性 描述 background-attachment  背景图像是否固定或者随着页面的其余部分滚动  backg ...

  10. Python unittest discover()方法与执行顺序补充

    一.discover更多测试用例 可以根据不同的功能创建不同的测试文件,甚至是不同的测试目录,测试文件中还可以将不同的小功能划分为不同的测试类,在类下编写测试用例,让整体结构更加清晰 但通过addTe ...