“FailedPreceptionError:尝试使用未初始化的值初始值池项目/权重[[节点初始值池项目/权重/读取”

Question

我试图从kaffe模型中使用GoogleInception v1从视频中提取图像的特征

src = args.video_path.split('?')[0]
image_dir = save_frames(src)
features = feature_extract(image_dir)

错误： 加载图像 分类 回溯（最近一次呼叫最后一次）： 文件“VSA.py”，第32行，在 特征=特征提取（图像目录） 文件“/Users/syedimad/Desktop/video lstm/VSA/InceptionV1/examples/imagenet/classify.py”，第155行，特征提取 回水总管（直管） 文件“/Users/syedimad/Desktop/video lstm/VSA/InceptionV1/examples/imagenet/classify.py”，主文件第138行 分类（“/Users/syedimad/Desktop/video lstm/VSA/InceptionV1/data”，图像[0:len（图像）]） 文件“/Users/syedimad/Desktop/video lstm/VSA/InceptionV1/examples/imagenet/classify.py”，第70行，在分类中 features=sesh.run（feature\u tensor，feed\u dict={input\u node:input\u images}） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/client/session.py”，第929行，正在运行 运行_元数据_ptr） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/client/session.py”，第1152行，正在运行 feed_dict_tensor、options、run_元数据） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/client/session.py”，第1328行，运行 运行（元数据） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/client/session.py”，第1348行，在 提升类型（e）（节点定义、操作、消息） tensorflow.python.framework.errors\u impl.failedPremissionError:尝试使用未初始化的值初始值\u 5b\u池\u项目/权重 [node inception_5b_pool_proj/weights/read（定义于/Users/syedimad/Desktop/video lstm/VSA/InceptionV1/kaffe/tensorflow/network.py:99）]]

由op u“初始值5b”池项目/权重/读取”引起，定义为： 文件“VSA.py”，第32行，在 特征=特征提取（图像目录） 文件“/Users/syedimad/Desktop/video lstm/VSA/InceptionV1/examples/imagenet/classify.py”，第155行，特征提取 回水总管（直管） 文件“/Users/syedimad/Desktop/video lstm/VSA/InceptionV1/examples/imagenet/classify.py”，主文件第138行 分类（“/Users/syedimad/Desktop/video lstm/VSA/InceptionV1/data”，图像[0:len（图像）]） 文件“/Users/syedimad/Desktop/video lstm/VSA/InceptionV1/examples/imagenet/classify.py”，第43行，在分类中 net=models.GoogleNet（{'data'：输入\节点}） 文件“/Users/syedimad/Desktop/video lstm/VSA/InceptionV1/kaffe/tensorflow/network.py”，第47行，在init self.setup（） 文件“/Users/syedimad/Desktop/video lstm/VSA/InceptionV1/examples/imagenet/models/googlenet.py”，第179行，在安装程序中 .conv（1,1,128,1,1，name='inception_5b_pool_proj'）） 文件“/Users/syedimad/Desktop/video-lstm/VSA/InceptionV1/kaffe/tensorflow/network.py”，第21行，第2层 层输出=操作（自身、层输入、*args、**kwargs） 文件“/Users/syedimad/Desktop/video lstm/VSA/InceptionV1/kaffe/tensorflow/network.py”，第128行，conv格式 kernel=self.make_var（'weights'，shape=[k_h，k_w，c_i/group，c_o]） 文件“/Users/syedimad/Desktop/video lstm/VSA/InceptionV1/kaffe/tensorflow/network.py”，第99行，make_var 返回tf.get_变量（名称、形状、可训练=self.trainable） get_变量中的文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py”，第1479行 聚合=聚合） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py”，第1220行，在get_variable中 聚合=聚合） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py”，第547行，在get_变量中 聚合=聚合） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/ops/variable_scope.py”，第499行，在_true_getter中 聚合=聚合） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/ops/variable\u scope.py”，第911行，在单变量中 聚合=聚合） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/ops/variables.py”，调用中第213行 返回cls.\u变量\u v1\u调用（*args，**kwargs） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/ops/variables.py”，第176行，在变量调用中 聚合=聚合） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/ops/variables.py”，第155行，在 上一个\u getter=lambda**kwargs：默认\u变量\u创建者（无，**kwargs） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/ops/variable\u scope.py”，第2495行，默认为变量 预期形状=预期形状，导入范围=导入范围） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/ops/variables.py”，调用中第217行 返回super（VariableMetaclass，cls）。调用（*args，**kwargs） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/ops/variables.py”，第1395行，在init 约束=约束） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/ops/variables.py”，第1557行，位于参数的_init_中 self.\u snapshot=数组操作标识（self.\u变量，name=“read”） 包装器中的文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/util/dispatch.py”，第180行 返回目标（*args，**kwargs） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py”，第81行，标识 ret=gen\u array\u ops.identity（输入，name=name） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py”，第3890行，标识 “标识”，输入=输入，名称=名称） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py”，第788行，位于“应用”和“操作”帮助程序中 op_def=op_def） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/util/deprecation.py”，第507行，在new_func中 返回函数（*args，**kwargs） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，第3300行，在create_op中 op_def=op_def） 文件“/anaconda3/envs/mynewenv/lib/python2.7/site packages/tensorflow/python/framework/ops.py”，第1801行，在init self.\u traceback=tf\u stack.extract\u stack（）

FailedPremissionError（回溯见上文）：尝试使用未初始化的值inception_5b_pool_项目/权重 [node inception_5b_pool_proj/weights/read（定义于/Users/syedimad/Desktop/video lstm/VSA/InceptionV1/kaffe/tensorflow/network.py:99）]]

这是我用于分类的配置

类型名称参数输出

输入数据--（10，3，227，227） 卷积conv1--（10,96,55,55） 汇集池1——（10、96、27、27） LRN标准1——（10,96,27,27） 卷积conv2--（10，256，27，27） 池池2--（10、256、13、13） LRN norm2——（10、256、13、13） 卷积conv3--（10384,13,13） 卷积conv4--（10384,13,13） 卷积conv5--（10，256，13，13） 池池5--（10256,6,6） 内部产品fc6--（104096，1, 1) 内积fc7--（104096,1,1） 内积fc8--（101000,1,1） Softmax prob--（10,1000,1,1） 正在转换数据。。。 正在保存数据。。。 正在保存源。。。 完成了