Tensorflow 训练模型在云端机器上工作，但在我的本地电脑上使用时出错

Posted 2023-03-12

【中文标题】Tensorflow 训练模型在云端机器上工作，但在我的本地电脑上使用时出错

【英文标题】：Tensorflow trained model works on cloud machine but gives an error when used in my local pc

【发布时间】：2018-06-06 11:31:49

【问题描述】：

我尝试在paperspace 云桌面中创建自定义对象检测器，然后在Jupyter Notebook 上进行了尝试，它可以工作。

现在，我已上传整个 models-master 文件夹并将其下载到我的本地计算机上。

我使用Jupyter Notebook 运行它，现在它给出了InvalidArgumentError。我尝试使用在云上训练的相同 ckpt 在本地机器上重新导出推理图，但它仍然无法正常工作。

InvalidArgumentError Traceback（最近调用 最后的） /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py 在 _do_call(self, fn, *args) 1322 中尝试： -> 1323 return fn(*args) 1324 除了errors.OpError as e:

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py 在 _run_fn（会话，feed_dict，fetch_list，target_list，选项， 运行元数据）1301 feed_dict， 获取列表，目标列表， -> 1302 状态，run_metadata) 1303

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/errors_impl.py 在退出（自我，type_arg，value_arg，traceback_arg） 第472章 --> 473 c_api.TF_GetCode(self.status.status)) 474 # 从内存中删除底层状态对象，否则它保持活动状态

InvalidArgumentError: NodeDef 提到 attr 'T' not in Op index:int64>;节点定义： 后处理器/BatchMultiClassNonMaxSuppression/map/while/MultiClassNonMaxSuppression/FilterGreaterThan/Where = whereT=DT_BOOL, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"。 （检查您的 GraphDef 解释二进制文件是否是最新的 您的 GraphDef 生成二进制文件。）。 [[节点： 后处理器/BatchMultiClassNonMaxSuppression/map/while/MultiClassNonMaxSuppression/FilterGreaterThan/Where = whereT=DT_BOOL, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"]]

在处理上述异常的过程中，又发生了一个异常：

InvalidArgumentError Traceback（最近调用 最后）在（） 20 (boxes, scores, classes, num) = sess.run( 21 [detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections], ---> 22 feed_dict=image_tensor: image_np_expanded) 23 # 检测结果的可视化。 24 vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py 在运行中（self，fetches，feed_dict，options，run_metadata） 887尝试： 第888章 --> 889 run_metadata_ptr) 890 如果运行元数据： 第891章

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py 在 _run(self、handle、fetches、feed_dict、options、run_metadata) 1118 如果 final_fetches 或 final_targets 或（句柄和 feed_dict_tensor): 1119 结果 = self._do_run(handle, final_targets，final_fetches， -> 1120 feed_dict_tensor, options, run_metadata) 1121 else: 1122 results = []

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py 在 _do_run(self, handle, target_list, fetch_list, feed_dict, options, run_metadata）1315 如果句柄为无：1316 返回 self._do_call(_run_fn, self._session, feeds, fetches, 目标, -> 1317 选项，run_metadata) 1318 else: 1319 return self._do_call(_prun_fn, self._session, 处理、提要、获取）

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py 在 _do_call(self, fn, *args) 1334 中，除了 KeyError: 1335 经过 -> 1336 raise type(e)(node_def, op, message) 1337 1338 def _extend_graph(self):

InvalidArgumentError: NodeDef 提到 attr 'T' not in Op index:int64>;节点定义： 后处理器/BatchMultiClassNonMaxSuppression/map/while/MultiClassNonMaxSuppression/FilterGreaterThan/Where = whereT=DT_BOOL, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"。 （检查您的 GraphDef 解释二进制文件是否是最新的 您的 GraphDef 生成二进制文件。）。 [[节点： 后处理器/BatchMultiClassNonMaxSuppression/map/while/MultiClassNonMaxSuppression/FilterGreaterThan/Where = whereT=DT_BOOL, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"]]

由操作引起 '后处理器/BatchMultiClassNonMaxSuppression/map/while/MultiClassNonMaxSuppression/FilterGreaterThan/Where', 定义在：文件“/usr/lib/python3.5/runpy.py”，第 184 行，在 _run_module_as_main "ma​​in", mod_spec) 文件 "/usr/lib/python3.5/runpy.py"，第 85 行，在 _run_code exec（代码，run_globals）文件“/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/ipykernel_launcher.py”， 第 16 行，在 app.launch_new_instance() 文件“/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/traitlets/config/application.py”， 第 658 行，在 launch_instance app.start() 文件“/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/ipykernel/kernelapp.py”， 第 477 行，开始 ioloop.IOLoop.instance().start() 文件“/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/zmq/eventloop/ioloop.py”， 第 177 行，开始 超级（ZMQIOLoop，self）.start（）文件“/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/tornado/ioloop.py”， 第 888 行，开始 handler_func（fd_obj，事件）文件“/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/tornado/stack_context.py”， 第 277 行，在 null_wrapper 中 返回 fn(*args, **kwargs) 文件 "/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/zmq/eventloop/zmqstream.py", 第 440 行，在 _handle_events 中 self._handle_recv() 文件“/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/zmq/eventloop/zmqstream.py”， 第 472 行，在 _handle_recv self._run_callback(callback, msg) 文件 "/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/zmq/eventloop/zmqstream.py", 第 414 行，在 _run_callback 回调（*args，**kwargs）文件“/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/tornado/stack_context.py”， 第 277 行，在 null_wrapper 中 返回 fn(*args, **kwargs) 文件 "/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/ipykernel/kernelbase.py", 第 283 行，在调度程序中 返回 self.dispatch_shell(stream, msg) 文件“/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/ipykernel/kernelbase.py”, 第 235 行，在 dispatch_shell 中 处理程序（流，身份，味精）文件“/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/ipykernel/kernelbase.py”， 第 399 行，在 execute_request 中 user_expressions，allow_stdin）文件“/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/ipykernel/ipkernel.py”， 第 196 行，在 do_execute 中 res = shell.run_cell（代码，store_history=store_history，silent=silent）文件 "/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/ipykernel/zmqshell.py", 第 533 行，在 run_cell 中 返回 super(ZMQInteractiveShell, self).run_cell(*args, **kwargs) 文件 “/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py”， 第 2728 行，在 run_cell 中 交互性=交互性，编译器=编译器，结果=结果）文件 “/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py”， 第 2850 行，在 run_ast_nodes 如果self.run_code（代码，结果）：文件“/home/ryan/.local/lib/python3.5/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py”， 第 2910 行，在 run_code 中 exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) 文件“”，第 7 行，在 tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') 文件 "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/importer.py", 第 313 行，在 import_graph_def 中 op_def=op_def) 文件 "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", 第 2956 行，在 create_op 中 op_def=op_def) 文件 "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", 第 1470 行，在 init 中 self._traceback = self._graph._extract_stack() # pylint: disable=protected-access

InvalidArgumentError（参见上面的回溯）：NodeDef 提到 attr 'T' 不在操作索引中：int64>； 节点定义： 后处理器/BatchMultiClassNonMaxSuppression/map/while/MultiClassNonMaxSuppression/FilterGreaterThan/Where = whereT=DT_BOOL, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"。 （检查您的 GraphDef 解释二进制文件是否是最新的 您的 GraphDef 生成二进制文件。）。 [[节点： 后处理器/BatchMultiClassNonMaxSuppression/map/while/MultiClassNonMaxSuppression/FilterGreaterThan/Where = whereT=DT_BOOL, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"]]

【问题讨论】：

也许你在云端使用 tensorflow-gpu，但在你的计算机上，你使用的是 tensorflow cpu

【参考方案1】：

云和本地机器是否运行相同的 Python/Tensorflow 版本？有时，由于内部变量重命名，特定 Tensorflow 版本生成的检查点不向后兼容。