如何修复ModelCheckpoint中的OSError和df.to_csv（）中的FileNotFoundError？

Question

我正在使用神经网络，并且在代码中保存了以下文件：

1. 通过ModelCheckpoint：.hdf5 file
的模型权重
2. 模型：.h5 file
3. 丢失历史记录：.csv file
4. 预测值：.csv file

在过去的几周中，此代码一直运行良好，并且所有文件都已保存，没有任何问题。但是今天，我收到以下错误消息：

以下是代码和相应的错误：

丢失历史记录

df_hist.to_csv(out_filename + "_loss" + ext,index=False)

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '<my string file path>'

out_filename =我为文件名生成的字符串，并且

ext =扩展名（在这种情况下为.csv。）

模型检查点

weights_filepath = "{}_weights.hdf5".format(out_filename)
check_point = ModelCheckpoint(filepath= weights_filepath,
                              verbose=1, 
                              save_best_only=True)

OSError: Unable to create file (unable to open file: name = '<my string file path>', errno = 2, error message = 'No such file or directory', flags = 13, o_flags = 302)

尽管如此，模型文件（.h5）仍保存在同一路径而没有任何问题！

我不了解预测文件，因为脚本在此之前退出。

我尝试过的事情

• 根据我的搜索，有些人能够通过将ModelCheckpoint降级为keras版本来解决2.2.4错误。我也这样做了，但是没有解决。我目前在keras==2.3.1和tensorflow==2.0.0上。
• 我还直接从错误消息中复制了路径，并将其粘贴到Windows资源管理器中。它工作正常，因此可以正常创建所需的目录。但是问题出在文件上。
• 此外，所有这些文件都必须（并且正在）存储在同一目录中。
• 我也尝试过传递绝对路径。
• 甚至将Path()的字符串文件名从pathlib转换为ModelCheckpoint，但问题仍然存在。

请让我知道是否需要更多代码。

编辑：

对于丢失历史记录，我将pandas数据框更改为一个numpy数组，并使用savetxt()，如下所示：

df_hist_np = df_hist.values
np.savetxt(out_filename + ext, df_hist_np, delimiter=",")

这解决了问题，但是ModelCheckpoint仍需要修复。