Question

base

好的，代码很简单。并且使用原始路径加载张量流模型非常有效。

但问题是，如果我将张量流模型（包括.index，.meta，checkpoint）移动到其他路径，则会出现错误

tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError： /家庭/ deep_learning_tests / tensorflow / d：/ LABTEST / tensorflow;没有这样的文件或目录

它尝试查找原始文件路径。如果原始文件路径仍然具有模型（意味着模型仅复制到新目录），则它可以工作。但是如果原始文件目录被删除并且只剩下新目录，则会出现上述错误。

如何加载从原始目录移动的张量流模型？

Answer 1

只想添加一些内容。我用了 saver.restore(sess, 'path_to_dir')进行还原，此操作无效。我在path_to_dir中没有.ckpt文件，我只有3个文件：model_name.index，model_name.meta，model_name.data。所以我解决问题的方法是使用 saver.restore(sess, 'path_to_dir/model_name')。

Answer 2

好的，我终于设法了如何加载移动/复制的模型。

如果您正在使用

tf.train.latest_checkpoint

然后加载目标文件必须与创建时位于同一目录中。否则，您必须打开文件'checkpoint'并修改文件中的目录路径。它有效但不推荐。

我的建议是不要使用

<强> tf.train.latest_checkpoint

在将保存的模型移动或复制到另一个目录/系统时加载模型。

请使用此

saver.restore（sess，'path / to / file'）

然后它将加载模型。

要清楚，如果你想加载如下

saver = tf.train.import_meta_graph(filepath)
tf.reset_default_graph()
sess = tf.Session()
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('file/path/to/new/directory'))

然后你必须将'checkpoint'文件修改为新的目录路径。

否则，只需执行

saver = tf.train.import_meta_graph(filepath)
tf.reset_default_graph()
sess = tf.Session()
saver.restore(sess, 'file/path/to/new/directory')

=============================================== =========== 我发现了人们应该知道的另一个问题。不知何故，如果我在Windows中训练（没有检查linux或mac osx），检查点文件会用绝对路径写入其路径。

因此，如果您尝试从其他系统加载模型，则无法找到正确的加载目录路径，因为它正在查找由windows目录系统写入的绝对目录路径（以c：/或d开头： / etc）

我的检查点示例如下。

model_checkpoint_path： “d：/ Projects_data / emulator_data / NEW / cnn_21category_char \ tf_ckpt \ _loss_1.357984_accuracy_0.5358-2700” all_model_checkpoint_paths： “d：/ Projects_data / emulator_data / NEW / cnn_21category_char \ tf_ckpt \ _loss_1.403583_accuracy_0.5247-1500” all_model_checkpoint_paths： “d：/ Projects_data / emulator_data / NEW / cnn_21category_char \ tf_ckpt \ _loss_1.385835_accuracy_0.5302-1800” all_model_checkpoint_paths： “d：/ Projects_data / emulator_data / NEW / cnn_21category_char \ tf_ckpt \ _loss_1.375068_accuracy_0.5334-2100” all_model_checkpoint_paths： “d：/ Projects_data / emulator_data / NEW / cnn_21category_char \ tf_ckpt \ _loss_1.359645_accuracy_0.5363-2400” all_model_checkpoint_paths： “d：/ Projects_data / emulator_data / NEW / cnn_21category_char \ tf_ckpt \ _loss_1.357984_accuracy_0.5358-2700”

如果您想要阅读它，那么您必须将其更改为相对路径，如下所示：

model_checkpoint_path：“_ loss_1.357984_accuracy_0.5358-2700” all_model_checkpoint_paths：“_ loss_1.403583_accuracy_0.5247-1500” all_model_checkpoint_paths：“_ loss_1.385835_accuracy_0.5302-1800” all_model_checkpoint_paths：“_ loss_1.375068_accuracy_0.5334-2100” all_model_checkpoint_paths：“_ loss_1.359645_accuracy_0.5363-2400” all_model_checkpoint_paths：“_ loss_1.357984_accuracy_0.5358-2700”

然后它会起作用。所以我建议检查检查点文件，如果它被写为绝对路径。

从移动的目录加载tensorflow模型

2 个答案: