问题描述

Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("Placeholder_8:0", shape=(3, 3, 128, 256), dtype=float32) is not an element of this graph

ValueError: Variable conv1/weights already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at:

Tensor Tensor("Placeholder:0", shape=(3, 3, 3, 32), dtype=float32) is not an element of this graph.

问题分析

在Tensorflow中，所有操作对象都包装到相应的Session中的，所以想要使用不同的模型就需要将这些模型加载到不同的Session中并在使用的时候申明是哪个Session，从而避免由于Session和想使用的模型不匹配导致的错误。

而使用多个graph，就需要为每个graph使用不同的Session，但是每个graph也可以在多个Session中使用，这个时候就需要在每个Session使用的时候明确申明使用的graph。

解决方案

方法一：

当建立一个from keras.models import Sequential的序贯模型或者是from keras.models import Model的函数式模型的model时

import keras
keras.backend.clear_session()

当然这似乎不是一种正常的解决思路。

方法二：

加载模型后，先执行一次model.predict()操作，之后的调用就不会出问题了

model = load_model(filepath=model_path)
y = model.predict(x)

因此，在大多数的建立模型立即predict的demo测试中，并不出现问题。

这似乎也不是一种正常的解决思路。

方法三：

TensorFlow——加载和使用多个模型解决方案

g1 = tf.Graph() # 加载到Session 1的graph
g2 = tf.Graph() # 加载到Session 2的graphsess1 = tf.Session(graph=g1) # Session1
sess2 = tf.Session(graph=g2) # Session2# 加载第一个模型
with sess1.as_default(): with g1.as_default():tf.global_variables_initializer().run()model_saver = tf.train.Saver(tf.global_variables())model_ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(“model1/save/path”)model_saver.restore(sess, model_ckpt.model_checkpoint_path)
# 加载第二个模型
with sess2.as_default():  # 1with g2.as_default():  tf.global_variables_initializer().run()model_saver = tf.train.Saver(tf.global_variables())model_ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(“model2/save/path”)model_saver.restore(sess, model_ckpt.model_checkpoint_path)...# 使用的时候
with sess1.as_default():with sess1.graph.as_default():  # 2...with sess2.as_default():with sess2.graph.as_default():...# 关闭sess
sess1.close()
sess2.close()

参考文章

TensorFlow——加载和使用多个模型解决方案

https://stackoverflow.com/questions/41607144/loading-two-models-from-saver-in-the-same-tensorflow-session

https://stackoverflow.com/questions/39175945/run-multiple-pre-trained-tensorflow-nets-at-the-same-time

Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("Placeholder_8:0", shape=(3, 3, 128, 256), d

ValueError: Tensor Tensor("Placeholder:0", shape=(3, 3, 1, 32), dtype=float32)

解决在django中应用keras模型时出现的ValueError("Tensor %s is not an element of this graph." % obj)问题

将keras模型在django中应用时出现的小问题

Django使用Keras的几个坑

解决Django中调用keras的模型出现的问题

https://blog.csdn.net/weixin_30034903/article/details/106144194

https://blog.csdn.net/xxzhix/article/details/81983982

[2020/05/12 更新] Django调用Keras的模型

tensorflow多次restore模型出错

Keras与Django整合问题（keras反复识别问题）

https://www.freesion.com/article/7982900117/

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