keras使用callbacks后报错:tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Failed to create a direct

在使用Keras回调时遇到tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError,问题源于日志路径过长或混合使用正斜杠和反斜杠。解决方案包括缩短日志保存路径及确保路径中统一使用相同类型的斜杠。
### TensorFlow 中 `FailedPreconditionError: training_checkpoints is not a directory` 的解决方案 在 TensorFlow 中,当尝试保存或加载检查点文件时,如果指定的路径不是一个有效的目录,可能会引发 `FailedPreconditionError` 错误。以下是可能导致此问题的原因以及解决方案[^1]: #### 1. 检查路径是否正确 确保提供的路径是正确的,并且是一个已存在的目录。如果路径不存在,TensorFlow 将无法创建检查点文件。可以通过以下代码验证路径是否存在: ```python import os checkpoint_dir = '../training_checkpoints' if not os.path.exists(checkpoint_dir): os.makedirs(checkpoint_dir) ``` #### 2. 确保路径为目录而非文件 错误信息表明路径被识别为文件而不是目录。这可能是由于之前在同一路径下创建了一个文件。需要确认路径是否被意外用作文件名。如果是,请删除该文件并重新创建目录: ```python if os.path.isfile(checkpoint_dir): os.remove(checkpoint_dir) os.makedirs(checkpoint_dir, exist_ok=True) ``` #### 3. 使用 `tf.train.CheckpointManager` 管理检查点 推荐使用 `tf.train.Checkpoint` 和 `CheckpointManager` 来管理检查点文件。它们可以自动处理路径和文件名的问题。以下是一个示例: ```python import tensorflow as tf # 创建模型和优化器 model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10)]) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() # 定义检查点 checkpoint = tf.train.Checkpoint(optimizer=optimizer, model=model) checkpoint_dir = '../training_checkpoints' checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt") # 使用 CheckpointManager 管理检查点 checkpoint_manager = tf.train.CheckpointManager(checkpoint, directory=checkpoint_dir, max_to_keep=5) # 保存检查点 checkpoint_manager.save() ``` #### 4. 验证权限问题 确保运行程序的用户对指定路径具有读写权限。如果没有权限,可能会导致路径无法创建或访问。可以在终端中检查和修改权限: ```bash chmod -R 755 ../training_checkpoints ``` #### 5. 调试日志输出 如果上述方法仍无法解决问题,可以添加调试日志以确认路径的状态。例如: ```python print(f"Checkpoint directory exists: {os.path.exists(checkpoint_dir)}") print(f"Checkpoint directory is a file: {os.path.isfile(checkpoint_dir)}") ``` 通过以上步骤,通常可以解决 `FailedPreconditionError: training_checkpoints is not a directory` 的问题。 ### 示例代码 以下是一个完整的代码示例,展示如何正确设置检查点路径并避免相关错误: ```python import os import tensorflow as tf # 定义模型和优化器 model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10)]) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() # 创建检查点目录 checkpoint_dir = '../training_checkpoints' if not os.path.exists(checkpoint_dir): os.makedirs(checkpoint_dir) # 定义检查点 checkpoint = tf.train.Checkpoint(optimizer=optimizer, model=model) checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt") # 使用 CheckpointManager 管理检查点 checkpoint_manager = tf.train.CheckpointManager(checkpoint, directory=checkpoint_dir, max_to_keep=5) # 保存检查点 checkpoint_manager.save() ```
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