TensorFlow报错:ValueError The passed save_path is not a valid checkpoint

本文记录了一次在TensorFlow中加载预训练模型时遇到的问题及解决方案。主要问题是由于加载路径缺少有效的checkpoint文件导致加载失败。通过使用tf.train.latest_checkpoint()函数成功解决了这一问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

TensorFlow加载训练好的模型报错,提示加载路径没有有效的checkpoint文件。

加载模型函数定义如下:

def load_ckpt(ckpt_dir, ckpt_file):
    loader = tf.train.Saver()
    if ckpt_file is not None:
        ckpt = ckpt_dir + '/' + ckpt_file
    else:
        ckpt = ckpt_dir

    loader.restore(self.sess, ckpt)

模型文件如下:

 检查代码后发现,上述模型文件在保存时,地址使用了文件名称,此时使用 restore()函数加载模型,直接使用地址将会报错。

使用tf.train.latest_checkpoint()函数可以解决,修改后如下:

loader.restore(self.sess, tf.train.latest_checkpoint(ckpt))

模型成果加载!

                                                                                                            (仅用于个人学习过程记录)

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值