从移动的目录加载 tensorflow 模型

Question

saver = tf.train.import_meta_graph(filepath)
tf.reset_default_graph()
sess = tf.Session()
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('/home/deep_learning_tests/tensorflow/'))

好的，代码很简单。并且使用原始路径加载tensorflow模型完美无缺。

但问题是，如果我将 tensorflow 模型（包括 .index、.meta、checkpoint）移动到其他路径，它会出错

tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: /home/deep_learning_tests/tensorflow/d:/labtest/tensorflow; No such file or directory

它试图找到原始文件路径。如果原始文件路径仍然有模型（意味着模型仅复制到新目录），它就可以工作。但是如果原文件目录被删除，只剩下新的目录，就会报上面的错误。

如何加载从原目录移出的tensorflow模型？

Answer 1

好的，我终于设法加载 moved/copied 模型了。

如果您正在使用

tf.train.latest_checkpoint

那么加载目标文件必须在创建时所在的同一目录中。否则必须打开文件'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

tf.train.latest_checkpoint

加载模型当保存的模型被移动或复制到另一个目录/系统时。

就用这个

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

然后它将加载模型。

需要说明的是，如果您尝试像下面那样加载

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'))

那么你必须修改'checkpoint'文件到新的目录路径。

否则就做

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

============================================= ============= 我发现了另一个人们应该知道的问题。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它的路径。

因此，如果您尝试从其他系统加载模型，它将找不到要加载的正确目录路径，因为它正在寻找由 windows 目录系统（以c:/ 或 d:/ 等)

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"

如果你想让它被读取，那么你必须把它改成如下的相对路径：

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"

然后就可以了。所以我建议检查检查点文件是否写成绝对路径。

Answer 2

只是想补充点东西。我用了 saver.restore(sess, 'path_to_dir') 恢复，没用。我在 path_to_dir 中没有 .ckpt 文件，我有 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')。

从移动的目录加载 tensorflow 模型

Load tensorflow model from moved directory

python

directory

load

restore

tensorflow