Tensorflow : NotFoundError: No such file or directory

Tensorflow : NotFoundError: No such file or directory

我面临 tensorflow 模型权重恢复问题。

因此在训练模型期间,我在每 500 次迭代后保存了我的模型检查点,

if j%500==0:
                    with open('iterres.txt','a') as f:
                        f.write(str({'epoch': i, 'test_accuracy': evaluate_(model,batch_size=100),'iteration':j}) + '\n')
                        os.system('mkdir ' + str(i)+'epoch'+str(j))
                        saver.save(sess, '/home/g_cloud/exe_paul/'+str(i)+'epoch'+str(j)+'/'+str(i))

现在我有了一个包含所有权重和元数据的检查点文件夹:

我已经下载了权重并创建了一个名为 "new_backup" 的新文件夹,其中包含所有权重和元数据:

当我尝试从该文件夹加载该文件时:

import tensorflow as tf


labels_dict={
              1: 'Yes', 
              0: 'No'
            }


with tf.Session() as sess:


    saver = tf.train.import_meta_graph('../new_backup/1.meta')
    restore = saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('../new_backup/'))
    graph=tf.get_default_graph()

    query= graph.get_tensor_by_name("input:0")
    result=graph.get_tensor_by_name("netout:0")

然后我收到这个错误:

NotFoundError: /home/g_cloud/exe_paul/1epoch1000; No such file or directory

那是我的云帐户,1epoch1000 是训练期间保存所有权重的旧文件夹。我的问题是,如果我转到云端并在存在文件夹 1epoch1000 时使用相同的脚本来恢复模型,那么脚本可以正常工作,否则会出现该错误。

如何更改元以重定向路径或如何在任何地方恢复模型?

我试图找到答案但没有成功,然后我做了一些实验,所以当你保存你的模型时你会得到四个文件:

model.data
model.index
model.meta
checkpoint

现在打开检查点作为 .txt 文件,您将在其中看到一些路径:

model_checkpoint_path: "/home/g_cloud/exe_paul/1epoch1000/model"
all_model_checkpoint_paths: "/home/g_cloud/exe_paul/1epoch500/0"
all_model_checkpoint_paths: "/home/g_cloud/exe_paul/1epoch1000/0"
all_model_checkpoint_paths: "/home/g_cloud/exe_paul/1epoch2000/1"
all_model_checkpoint_paths: "/home/g_cloud/exe_paul/1epoch2500/1"
all_model_checkpoint_paths: "/home/g_cloud/exe_paul/1epoch3000/1"

只需将表示模型检查点的第一个路径更改为模型所在机器的本地路径。

之后将路径更改为 :

中的本地路径
saver = tf.train.import_meta_graph('../new_backup/1.meta')
restore = saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('../new_backup/'))

就是这样。