有checkpoint文件但就是找不到ckpt模型文件？

最新推荐文章于 2025-06-09 08:00:00 发布
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博客提到要检查包含ckpt列表文件的checkpoint文件名左右是否存在空格，强调必须将这些空格删掉。

检查包含ckpt列表文件的checkpoint文件名左右是否有空格，一定要将空格删掉。

tensorflow模型文件(ckpt)转pb文件的方法（不知道输出节点名）
09-17
本文将详细介绍如何在不知道输出节点名的情况下，将ckpt模型文件转换为pb文件。 首先，我们需要理解ckpt文件的构成。一个TensorFlow训练好的模型会保存为四部分： 1. `checkpoint` 文件：记录了模型的最近几次保存...
deepsort 所需文件ckpt.t7
02-22
在我们的案例中，可能已经将这些模型的权重内嵌到"ckpt.t7"文件中。 2. **特征提取**：DeepSORT利用深度学习模型提取目标检测框内的特征向量，用于区分不同的目标。这些特征向量通常具有较低维度，便于计算且能保持...
ComfyUI本地部署+本地模型安放教程
wonder357的博客
02-08 4866
一文教会你安装ComfyUI
没有ckpt文件导致模型加载执行报错：please check whether the ‘ckpt_file_name‘ is correct
skytttttt9394的博客
02-22 2798
硬件环境(Ascend/GPU/CPU): GPU软件环境:– MindSpore 版本: 1.7.0执行模式：动态图(PYNATIVE_MODE) – Python 版本: 3.7.6– 操作系统平台: linux。
comfyui-Checkpoint加载器
最新发布
NAN的博客
06-09 1629
ComfyUI的Checkpoint加载器是其核心功能，用于加载深度学习模型权重文件（如ckpt或safetensors格式），支持图像生成等任务。主要分为基础、图像专用和unCLIP等加载器类型，操作步骤包括添加节点、连接输入输出。使用时需注意系统资源、模型兼容性和参数优化，支持CLIP微调等高级功能。未来将向自动模型选择、高效加载和多语言支持方向发展。该工具为AI生成提供了灵活高效的工作流支持。
Tensorflow使用保存的模型——没有找到.ckpt文件怎么办
umbrellalalalala的博客
03-26 8199
最近博主需要使用已经训练好的模型，网上搜的教程几乎全需要用到model.ckpt文件，我看了看我的checkpoint文件夹： 如图，根本没有.ckpt文件，除了一个checkpoint文件只有.meta，.index，.data...三种文件。 对于这种情况，读取、使用模型可以使用以下代码： import tensorflow as tf detection_graph = tf.Graph...
加载checkpoints时报错没有键‘model’
m0_63213284的博客
04-26 996
打印checkpoints确实没有这个键，而是包含了模型的各个层参数，这个预训练模型是OrderedDict，因此可以直接把checkpoint做为模型参数，代码改为。由于是OrderedDict ，之后如果要访问state_dict里面的键，不能直接用state_dict['xxx']的方式访问，需要通过索引或者迭代的方式访问键值对。最近遇到一个错误，在使用torch.load加载.pth预训练模型时，想提取其中键为'model'的value，报错keyError。
Mindspore Gitee上的FaceNet的预训练CKPT文件，仓库里好像没有
weixin_45666880的博客
11-04 240
这个不是预训练模型，是要你自己训练出来的。models仓里面很少提供预训练模型，提供的是模型训练代码、推理评估代码。
tensorflow 模型加载（没有checkpoint文件或者说只加载其中一个模型）
weixin_30376323的博客
04-23 2288
1、如果有checkpoint文件的话，加载模型很简单： 　　第一步：都是加载图： with tf.Session() as sess: 　　saver=tf.train.import_meta_graph('./insightface_iter_best_71000.ckpt.meta') 　　saver.restore(sess,tf.train.latest_checkp...
LINUX 测试resnet18时，找不到模型 no checkpoint fount
qq_16468675的博客
07-24 2950
输入（试了两次，都会报错） python test.py --config /home/lidaiyuan/cg/FeatherNets_forNir/cfgs/ResNet-18.yaml --resume /home/lidaiyuan/cg/FeatherNets_forNir/checkpoints/ResNet18_test0723--val True 报错： /home/lidaiyuan/cg/FeatherNets_forNir => no checkpoint found .
ckpt.t7 文件（deep-sort-pytorch重识别权重文件）
11-12
ckpt.t7 文件是一种预训练的权重文件，专为ReID（Re-Identification，即人重新识别）任务而设计。ReID是一个重要的计算机视觉任务，主要用于视频监控和人群分析场景，目标是在非重叠的多个摄像头之间跟踪和识别个体...
YOLO_tiny.ckpt文件
03-06
该文件是从 https://drive.google.com/file/d/0B2JbaJSrWLpza0FtQlc3ejhMTTA/view?usp=sharing下载的，亲测可用
TensorFlow Saver:保存和读取模型参数.ckpt实例
12-20
在使用TensorFlow的过程中，保存模型参数变量是很重要的一个环节，既可以保证训练过程信息不丢失，也可以帮助我们在需要快速恢复或使用一个模型的时候，利用之前保存好的参数之间导入，可以节省大量的训练时间。本文通过最简单的例程教大家如何保存和读取.ckpt文件。 一、保存到文件 首先是导入必要的东西： import tensorflow as tf import numpy as np 随便写几个变量： # Save to file # remember to define the same dtype and shape when restore W = tf.Variable([[1
ckpt.t7 deepsort 3.0文件
07-02
然而，当你尝试运行`deepsort 3.0`时遇到`FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory`，这表明程序在试图加载`ckpt.t7`模型权重文件时找不到该文件。这可能是由于以下原因： 1. **文件路径错误**：...
deepsort_yolov3_pytorch的checkpoint文件
12-22
标题中的"deepsort_yolov3_pytorch的checkpoint文件"涉及到的是计算机视觉领域的目标检测与追踪技术。DeepSORT是一种高效、准确的多目标追踪算法，它结合了深度学习的目标检测模型YOLOv3（You Only Look Once ...
checkpoint存的是参数还是模型?
vivi_cin的博客
01-12 1192
在深度学习中，术语 "checkpoint" 通常用来指代在训练过程中保存的模型参数的一种形式。模型参数是深度学习模型中学到的权重和偏置等参数，它们定义了模型的状态。当你在训练深度学习模型时，你可能会定期保存模型的参数，以便在需要时能够恢复训练或者用于推断。这些保存的参数通常被称为 checkpoint。当你加载一个 checkpoint 时，你可以将这些参数设置到模型中，使模型恢复到之前保存的状态。一个 checkpoint 文件通常包含了模型中所有的。你的模型架构与保存时相同，以便能够正确地加载参数。
tensorflow '/path/to/model/model.ckpt' Windows下面 在哪里
czw0723的博客
07-03 1529
如果你在Windows下面跑tensorflow，如下代码时候 with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) saver.save(sess,'/path/to/model/model.ckpt') 他会在将/转化为c://path/to/model/model.ckpt,所以去C盘下找就可以了。 ...
AI绘画安装krita+comfyUI过程总因为缺ControlNet 问题报错，而无法使用插件?
z19981的博客
05-31 2797
不管是在还是在comfyui脱离控制，随机抽图，那么这两个绘画工具大概率只会沦为玩具一般的存在，所以今天还是以学习的态度，尝试理解并搭建controlnet工作流的搭建，供各位有缘人参考，求各位老师指正！其实玩过sd的我们并不难理解，controlnet的作用原理，aiopriprocessor(预处理器，这里是aux是集成预处理，可以调用任何一个。
Restoring from checkpoint failed.模型加载失败的问题及解决方案
云中寻雾的博客
04-27 5184
InvalidArgumentError (see above for traceback): Restoring from checkpoint failed. This is most likely due to a mismatch between the current graph and the graph from the checkpoint. Please ensure that ...
checkpoint ckpt文件
12-28
### 关于 Checkpoint CKPT 文件 #### 用途 CKPT (Checkpoint) 文件用于保存深度学习模型的状态，以便后续可以恢复训练或直接使用该状态下的模型进行预测。这类文件通常包含了模型权重、优化器状态以及其他必要的元数据，使得可以从上次中断的地方继续训练或是部署到生产环境中[^1]。 #### 创建 在 **TensorFlow** 中创建 checkpoint 可以通过 `tf.train.Checkpoint` 类实现。下面是一段简单的 Python 代码展示如何设置并保存 checkpoints： ```python import tensorflow as tf # 定义模型和其他可变对象 model = ... optimizer = ... # 设置 checkpoint 路径以及 manager 来管理多个 checkpoints checkpoint_dir = './training_checkpoints' checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt") checkpoint = tf.train.Checkpoint(optimizer=optimizer, model=model) save_path = checkpoint.save(file_prefix=checkpoint_prefix) print(f"Saved checkpoint at {save_path}") ``` 对于 **PyTorch**, 则可以通过调用 `torch.save()` 函数来存储整个模块或者仅限其参数字典: ```python import torch # 假设 'model' 是一个 PyTorch 模型实例 torch.save(model.state_dict(), PATH) ``` #### 使用 当想要加载之前保存下来的 checkpoint 并从中恢复时，在 **TensorFlow** 下面的例子展示了怎样读取这些信息： ```python latest_checkpoint = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir) if latest_checkpoint is not None: status = checkpoint.restore(latest_checkpoint).expect_partial() print("Restored from {}".format(latest_checkpoint)) else: print("Initializing from scratch.") ``` 而在 **PyTorch** 方面，则是这样的操作流程: ```python device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') # 加载模型结构定义... model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device)) # 如果还需要恢复 optimizer 的状态则额外处理 ``` #### 解决问题 遇到与 checkpoint 相关的问题时，常见的解决方法包括但不限于确认路径正确无误；确保所使用的框架版本一致；检查是否有依赖项缺失等问题。另外值得注意的是不同版本间的兼容性差异可能引起错误，比如 TensorFlow 1.x 和 2.x 版本之间存在显著变化[^5]。
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