tf.train.Saver -在不同的机器上加载最新的检查点
我有一个经过训练的模型，它使用tf.train.Saver保存，生成了4个相关文件
checkpointmodel_iter-315000.data-00000-of-00001model_iter-315000.indexmodel_iter-315000.meta
现在，由于它是通过一个码头容器生成的，机器本身和对接器上的路径是不同的，就好像我们在两台不同的机器上工作一样。
我试图在容器之外加载保存的模型。
当我运行以下命令时
sess = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph('path_to_.meta_file_on_new_machine') # Works
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('path_to_ckpt_dir_on_new_machine') # Fails而错误是
tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError：PATH_ON_OLD_MACHINE；没有这样的文件或目录
即使我在调用tf.train.latest_checkpoint时提供了新路径，我也会得到错误，它会在旧路径上显示路径。
我怎么才能解决这个问题？
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2018-04-24 08:48:42
“检查点”文件是一个索引文件，它本身有嵌入其中的路径。在文本编辑器中打开它，并将路径更改为正确的新路径。
或者，使用tf.train.load_checkpoint()加载特定的检查点，而不依赖于TensorFlow为您找到最新的检查点。在这种情况下，它不会引用“检查点”文件，不同的路径也不会有问题。
或者编写一个小脚本来修改“检查点”的内容。
Stack Overflow用户
发布于 2018-04-24 08:48:33
如果打开checkpoint文件，您将看到如下内容：
model_checkpoint_path: "/PATH/ON/OLD/MACHINE/model.ckpt-315000"
all_model_checkpoint_paths: "/PATH/ON/OLD/MACHINE/model.ckpt-300000"
all_model_checkpoint_paths: "/PATH/ON/OLD/MACHINE/model.ckpt-285000"
[...]只要移除/PATH/ON/OLD/MACHINE/，或者用/PATH/ON/NEW/MACHINE/替换它，就可以了。
编辑：在将来创建tf.train.Saver时，您应该使用save_relative_paths选项。引用文档：
save_relative_paths：如果为True，将写入到检查点状态文件的相对路径。如果用户希望复制检查点目录并从复制的目录重新加载，则需要这样做。
Stack Overflow用户
发布于 2019-05-19 04:38:45
以下是一种不需要编辑检查点文件或手动查看检查点目录的方法。如果我们知道检查点前缀的名称，我们可以使用regex和假设tensorflow在checkpoint文件的第一行中写入最新的检查点：
import tensorflow as tf
import os
import re
def latest_checkpoint(ckpt_dir, ckpt_prefix="model.ckpt", return_relative=True):
if return_relative:
with open(os.path.join(ckpt_dir, "checkpoint")) as f:
text = f.readline()
pattern = re.compile(re.escape(ckpt_prefix + "-") + r"[0-9]+")
basename = pattern.findall(text)[0]
return os.path.join(ckpt_dir, basename)
else:
return tf.train.latest_checkpoint(ckpt_dir)https://stackoverflow.com/questions/49997012
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