tensorflow保存读取数据出现NotFoundError (see above for traceback): Key v1_3 not found in checkpoint [[Node

在保存模型的最后面添加：tf.reset_default_graph()
在读取模型中添加：tf.get_variable_scope().reuse_variables()

原始代码：

# 读取模型
import tensorflow as tf
import numpy as np## Save to file
# remember to define the same dtype and shape when restore
W = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]], dtype=tf.float32, name='weights')
b = tf.Variable([[1,2,3]], dtype=tf.float32, name='biases')# init= tf.initialize_all_variables() # tf 马上就要废弃这种写法
# 替换成下面的写法:
init = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess:sess.run(init)save_path = saver.save(sess, "my_net/save_net.ckpt")print("Save to path: ", save_path)

# 加载模型
# 先建立 W, b 的容器
W = tf.Variable(np.arange(6).reshape((2, 3)), dtype=tf.float32, name="weights")
b = tf.Variable(np.arange(3).reshape((1, 3)), dtype=tf.float32, name="biases")# 这里不需要初始化步骤 init= tf.initialize_all_variables()saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:# 提取变量saver.restore(sess, "my_net/save_net.ckpt")print("weights:", sess.run(W))print("biases:", sess.run(b))

报错：

修改后代码

# 读取模型
import tensorflow as tf
import numpy as np## Save to file
# remember to define the same dtype and shape when restore
W = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]], dtype=tf.float32, name='weights')
b = tf.Variable([[1,2,3]], dtype=tf.float32, name='biases')# init= tf.initialize_all_variables() # tf 马上就要废弃这种写法
# 替换成下面的写法:
init = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess:sess.run(init)save_path = saver.save(sess, "my_net/save_net.ckpt")print("Save to path: ", save_path)tf.reset_default_graph()  # 添加的代码

# 加载模型
# 先建立 W, b 的容器
W = tf.Variable(np.arange(6).reshape((2, 3)), dtype=tf.float32, name="weights")
b = tf.Variable(np.arange(3).reshape((1, 3)), dtype=tf.float32, name="biases")# 这里不需要初始化步骤 init= tf.initialize_all_variables()saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:# 提取变量tf.get_variable_scope().reuse_variables() #添加的代码saver.restore(sess, "my_net/save_net.ckpt")print("weights:", sess.run(W))print("biases:", sess.run(b))

运行结果：

原因：

首先查看变量的dtype和shape
1、首先是自己定义的参数变量是否和保存的参数变量的类型是一致的

2、在文件下面是否有一个叫做chockpoint的东西存在

3、最后如果运行多次出现NotFoundError (see above for traceback): Key Variable_4 not found in checkpoint

[[Node: save_2/RestoreV2 = RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT,

这种情况，请使用tf.reset_default_graph()，还有就是这句话要放在前面一点。

4、还有就是保存好了模型，如果使用的是spyder请先关闭，之后在尝试读入模型。

如果以上都无法解决你的问题，请删除模型之后，重新写入，再载入试试。