TensorFlow冻结模型时遭遇names_to_saveables错误求助

嘿，我看你已经在tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py里设置了CHECKPOINT_NAME="/tmp/_retrain_checkpoint/vinaychkpt"，并且顺利完成了模型重训练，生成了对应的Checkpoint文件目录。下面是你提供的目录内容的格式化展示：

$ ls -l /tmp/_retrain_checkpoint
total 22576
-rw-r--r-- 1 Vinay wheel 127 Apr 26 22:07 checkpoint
-rw-r--r-- 1 Vinay wheel 9062680 Apr 26 22:07 vinaychkpt.data-00000-of-00001
-rw-r--r-- 1 Vinay wheel 11092 Apr 26 22:07 vinaychkpt.index
-rw-r--r-- 1 Vinay wheel 2475642 Apr 26 22:...

这些都是TensorFlow保存模型Checkpoint的标准文件，简单给你拆解下每个文件的作用：

• checkpoint：这是个文本文件，记录了当前目录下最新的Checkpoint文件名，TensorFlow加载模型时会靠它快速找到最新的参数版本
• vinaychkpt.data-00000-of-00001：保存了模型的权重、偏置等核心参数的二进制数据，是模型的核心文件
• vinaychkpt.index：存储了数据文件中各个张量的索引信息，方便TensorFlow快速定位到具体的参数位置
• 最后那个截断的文件大概率是vinaychkpt.meta（从文件大小和TensorFlow的常规结构推测），它保存了完整的模型计算图结构，包括所有节点定义和变量信息

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vkb