python - TensorFlow 与 skflow : AttributeError: 'module' object has no attribute 'saver_pb2'

Question

我尝试从 skflow 运行 iris_save_restore.py 示例，根本不更改代码。

但是，我遇到了一个错误，我不确定如何继续。它似乎是在从保存的文件恢复模型时发生的。

new_classifier = skflow.TensorFlowEstimator.restore('/tmp/skflow_examples/iris_custom_model')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
score = metrics.accuracy_score(y_test, new_classifier.predict(X_test))
print('Accuracy: {0:f}'.format(score))  File "/Users/hamayu/.pyenv/versions/anaconda2-2.5.0/lib/python2.7/site-packages/skflow/estimators/base.py", line 463, in restore
    estimator._restore(path)
  File "/Users/hamayu/.pyenv/versions/anaconda2-2.5.0/lib/python2.7/site-packages/skflow/estimators/base.py", line 401, in _restore
    saver_def = tf.python.training.saver_pb2.SaverDef()
AttributeError: 'module' object has no attribute 'saver_pb2'

我使用以下版本:

• anaconda2-2.5.0
• tensorflow 0.7 CPU-only for Mac OS X
• skflow 0.1.0

我该如何解决？

Answer 1

这看起来像是 skflow 中的错误:当前版本的 skflow 与最新版本的 TensorFlow(0.7.0 及更高版本)不兼容。我提交了 pull request要解决这个问题。 (编辑:拉取请求现已合并，因此升级到最新版本的 skflow 也将解决问题。)

与此同时，您可以通过编辑 "skflow/estimators/base.py" 的第 401 行(堆栈跟踪中的完整路径)并替换:

来修复它

saver_def = tf.python.training.saver_pb2.SaverDef()

...与:

saver_def = tf.train.SaverDef()