tensorflow - 事前トレーニング済みの ResNet V2 モデルを使用したスリム分類器の作成

Question

スリムなドキュメントで提供されている事前トレーニング済みの ResNet V2 モデルを利用する画像分類器を作成しようとしています。

これまでのコードは次のとおりです。

import tensorflow as tf
slim = tf.contrib.slim
from PIL import Image
from inception_resnet_v2 import *
import numpy as np

checkpoint_file = 'inception_resnet_v2_2016_08_30.ckpt'
sample_images = ['carrot.jpg']

input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,299,299,3), name='input_image')
scaled_input_tensor = tf.scalar_mul((1.0/255), input_tensor)
scaled_input_tensor = tf.subtract(scaled_input_tensor, 0.5)
scaled_input_tensor = tf.multiply(scaled_input_tensor, 2.0)


variables_to_restore = slim.get_model_variables()
print(variables_to_restore)

init_fn = slim.assign_from_checkpoint_fn(
        checkpoint_file,
        slim.get_model_variables('InceptionResnetV2'))

sess = tf.Session()
init_fn(sess)
arg_scope = inception_resnet_v2_arg_scope()
with slim.arg_scope(arg_scope):
  logits, end_points = inception_resnet_v2(scaled_input_tensor, is_training=False)

for image in sample_images:
  im = Image.open(image).resize((299,299))
  im = np.array(im)
  im = im.reshape(-1,299,299,3)
  predict_values, logit_values = sess.run([end_points['Predictions'], logits], feed_dict={input_tensor: im})
  print (np.max(predict_values), np.max(logit_values))
  print (np.argmax(predict_values), np.argmax(logit_values))

問題は、このエラーが発生し続けることです。

Traceback (most recent call last):
  File "./classify.py", line 21, in <module>
    slim.get_model_variables('InceptionResnetV2'))
  File "/home/ubuntu/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/framework/python/ops/variables.py", line 584, in assign_from_checkpoint_fn
    saver = tf_saver.Saver(var_list, reshape=reshape_variables)
  File "/home/ubuntu/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1040, in __init__
    self.build()
  File "/home/ubuntu/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1061, in build
    raise ValueError("No variables to save")
ValueError: No variables to save

したがって、TF/Slim は変数を見つけることができないようです。これは、次のように呼び出すと明らかになります。

variables_to_restore = slim.get_model_variables()
    print(variables_to_restore)

空の配列を出力するため。

事前トレーニング済みのモデルを使用するにはどうすればよいですか?