TensorFlow的目标剪枝找不到节点
TensorFlow's target pruning can't find nodes
我使用 TensorFlow API 编写了一个 Python 脚本，其中包括一个转储图形定义的 SummaryWriter 以便我可以在 TensorBoard 中查看它。
当 运行 脚本时，抛出一个 NotFoundError 说 PruneForTargets: Some target nodes not found: Reading/data_queue_EnqueueMany_1。顾名思义，该节点是通过对 FIFOQueue 的 enqueue_many 调用创建的（然后在 QueueRunner 中启动）；它确实存在，并且可以在 TensorBoard 中清楚地看到。
什么会导致 TensorFlow 找不到某些节点？
这是一个已知问题，当您在向图表添加更多节点之前启动访问 TensorFlow 图表的线程（例如您的 QueueRunner）时会发生此问题。 （底层 tf.Graph 数据结构对于并发读写不是线程安全的。）
解决方案是在调用 start_queue_runners() 之前立即移动 tf.train.start_queue_runners(sess) (and any other code that starts threads) after the last node is constructed. One way to double-check this is to add a call to tf.get_default_graph().finalize()。
我使用 TensorFlow API 编写了一个 Python 脚本，其中包括一个转储图形定义的 SummaryWriter 以便我可以在 TensorBoard 中查看它。
当 运行 脚本时，抛出一个 NotFoundError 说 PruneForTargets: Some target nodes not found: Reading/data_queue_EnqueueMany_1。顾名思义，该节点是通过对 FIFOQueue 的 enqueue_many 调用创建的（然后在 QueueRunner 中启动）；它确实存在，并且可以在 TensorBoard 中清楚地看到。
什么会导致 TensorFlow 找不到某些节点？
这是一个已知问题，当您在向图表添加更多节点之前启动访问 TensorFlow 图表的线程（例如您的 QueueRunner）时会发生此问题。 （底层 tf.Graph 数据结构对于并发读写不是线程安全的。）
解决方案是在调用 start_queue_runners() 之前立即移动 tf.train.start_queue_runners(sess) (and any other code that starts threads) after the last node is constructed. One way to double-check this is to add a call to tf.get_default_graph().finalize()。