[解決済み] Tensorflow Slim: TypeError: 期待されたのはint32ですが、代わりに'_Message'型のTensorを含むリストが表示されました。

質問

私は以下のことを行っています。 これ TensorFlow Slim を学習するためのチュートリアルですが、Inception のために以下のコードを実行しました。

import numpy as np
import os
import tensorflow as tf
import urllib2

from datasets import imagenet
from nets import inception
from preprocessing import inception_preprocessing

slim = tf.contrib.slim

batch_size = 3
image_size = inception.inception_v1.default_image_size
checkpoints_dir = '/tmp/checkpoints/'
with tf.Graph().as_default():
    url = 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/7/70/EnglishCockerSpaniel_simon.jpg'
    image_string = urllib2.urlopen(url).read()
    image = tf.image.decode_jpeg(image_string, channels=3)
    processed_image = inception_preprocessing.preprocess_image(image, image_size, image_size, is_training=False)
    processed_images  = tf.expand_dims(processed_image, 0)

    # Create the model, use the default arg scope to configure the batch norm parameters.
    with slim.arg_scope(inception.inception_v1_arg_scope()):
        logits, _ = inception.inception_v1(processed_images, num_classes=1001, is_training=False)
    probabilities = tf.nn.softmax(logits)

    init_fn = slim.assign_from_checkpoint_fn(
        os.path.join(checkpoints_dir, 'inception_v1.ckpt'),
        slim.get_model_variables('InceptionV1'))

    with tf.Session() as sess:
        init_fn(sess)
        np_image, probabilities = sess.run([image, probabilities])
        probabilities = probabilities[0, 0:]
        sorted_inds = [i[0] for i in sorted(enumerate(-probabilities), key=lambda x:x[1])]

    plt.figure()
    plt.imshow(np_image.astype(np.uint8))
    plt.axis('off')
    plt.show()

    names = imagenet.create_readable_names_for_imagenet_labels()
    for i in range(5):
        index = sorted_inds[i]
        print('Probability %0.2f%% => [%s]' % (probabilities[index], names[index]))

この一連のエラーが発生するようです。

Traceback (most recent call last):
  File "DA_test_pred.py", line 24, in <module>
    logits, _ = inception.inception_v1(processed_images, num_classes=1001, is_training=False)
  File "/home/deepankar1994/Desktop/MTP/TensorFlowEx/TFSlim/models/slim/nets/inception_v1.py", line 290, in inception_v1
    net, end_points = inception_v1_base(inputs, scope=scope)
  File "/home/deepankar1994/Desktop/MTP/TensorFlowEx/TFSlim/models/slim/nets/inception_v1.py", line 96, in inception_v1_base
    net = tf.concat(3, [branch_0, branch_1, branch_2, branch_3])
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py", line 1053, in concat
    dtype=dtypes.int32).get_shape(
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 651, in convert_to_tensor
    as_ref=False)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 716, in internal_convert_to_tensor
    ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 176, in _constant_tensor_conversion_function
    return constant(v, dtype=dtype, name=name)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py", line 165, in constant
    tensor_util.make_tensor_proto(value, dtype=dtype, shape=shape, verify_shape=verify_shape))
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 367, in make_tensor_proto
    _AssertCompatible(values, dtype)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py", line 302, in _AssertCompatible
    (dtype.name, repr(mismatch), type(mismatch).__name__))
TypeError: Expected int32, got list containing Tensors of type '_Message' instead.

このコードはすべて彼らの公式ガイドにあるものなので、これは奇妙なことです。私はTFに新しいですし、任意のヘルプは感謝されます。

解決方法は？

1.0を使用しているときに同じ問題が発生しましたが、以前のバージョンにロールバックすることなく動作させることができました。

apiの変更に起因する問題です。この議論によって解決策を見つけることができました。 Googleグループ > TensorFlowの最近のAPI変更点

tf.concatで全ての行を更新する必要があります。

例えば

net = tf.concat(3, [branch_0, branch_1, branch_2, branch_3])

は、次のように変更する必要があります。

net = tf.concat([branch_0, branch_1, branch_2, branch_3], 3)

注

問題なくモデルを使用することができました。しかし、その後、学習済みのウェイトをロードしようとすると、やはりエラーが発生しました。 どうやらslimモジュールがチェックポイントファイルを作成したときからいくつか変更されているようです。コードで作成されたグラフとチェックポイントファイルにあるグラフが違っていました。

注2:

inception_resnet_v2のプレトレーニングウェイトは、すべてのconv2dレイヤーに追加することで使用することができました。 biases_initializer=None