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import_meta_graph因数据丢失而失败:不是sstable (错误的幻数)

import_meta_graph因数据丢失而失败:不是sstable (错误的幻数)

这个错误是指在使用TensorFlow的import_meta_graph函数导入模型时出现的问题。具体来说，错误提示表明导入的模型文件不是有效的sstable文件，导致导入失败。

解决这个问题的方法是检查导入的模型文件是否正确，并确保文件没有损坏或丢失。可以尝试以下步骤来解决该问题：

  1. 检查模型文件路径：确保指定的模型文件路径是正确的，并且文件存在于该路径下。
  2. 检查模型文件完整性：使用文件浏览器或命令行工具检查模型文件是否完整，没有损坏或丢失。可以尝试打开模型文件，确认文件能够正常读取。
  3. 检查模型文件格式：确保导入的模型文件是TensorFlow支持的格式，如SavedModel或Checkpoint文件。如果文件格式不正确，可以尝试重新导出模型或使用正确的导入函数。
  4. 检查TensorFlow版本兼容性：确保使用的TensorFlow版本与导出模型时使用的版本兼容。不同版本的TensorFlow可能对模型文件格式有所不同，导致导入失败。
  5. 检查依赖库和环境：确保所需的依赖库已正确安装，并且环境配置正确。有时候导入模型失败是由于缺少某些依赖库或环境配置错误导致的。

如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试重新导出模型或使用其他方法来加载模型，如tf.train.import_meta_graph_with_return_elements函数。

关于TensorFlow的模型导入和导出，腾讯云提供了一系列的产品和服务，如腾讯云AI引擎、腾讯云机器学习平台等，可以帮助开发者更方便地管理和部署模型。具体产品和服务的介绍可以参考腾讯云官方文档：

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分布式——吞吐量巨强、Hbase的承载者 LSMT

从而优化了我们批量插入以及批量查询的效率，而优化的核心逻辑就是因为无论是什么存储介质，顺序存储的效率一定要比随机存储更高，并且高的还不是一点半点。...需要注意，SSTable是不可修改的，我们只会用新的SSTable去覆盖旧的，而不会在原本的基础上修改。因为修改会涉及随机读写，这是我们不希望的。...方便系统故障或者是数据丢失的时候进行找回，所以整体的架构如下： ? 查找 我们先来看查找的情况，当我们需要查找一个元素的时候，我们会先查找Memtable。...大数据算法——布隆过滤器 增删改 除了查找之外的其他操作都发生在Memtable当中，比如当我们要增加一个元素的时候，我们直接增加在Memtable，而不是写入文件。...为了解决这个问题，我们需要定期将Memtable当中的内容存储到磁盘，存储成一个SSTable。这也是SSTable的来源，SSTable当中的数据不是凭空出现的，而是LSM落盘产生的。 ?

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TensorFlow正式发布1.5.0，支持CUDA 9和cuDNN 7，双倍提速

更改tf.contrib.distributions docstring示例以使用tfd别名，而不是ds，bs。...Bug修复： 修正分区整型变量得到错误形状的问题。 修正Adadelta的CPU和GPU实现中的correctness bug。 修复import_meta_graph在处理分区变量时的错误。...警告：这可能会破坏使用带有非空的import_scope参数的import_meta_graph后保存的分区变量的图形加载检查点。 修复离线调试器中阻止查看事件的错误。...修复import_meta_graph在处理分区变量时的错误，确保tf.distributions.Multinomial不会在log_prob中下溢。...估算器现在支持数据集：input_fn可以返回数据集，而不是张量。 添加RevBlock，这是可逆残留层的高效内存实现。 减少BFCAllocator内部碎片。

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HBaseTiDB都在用的数据结构：LSM Tree，不得了解一下？

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LevelDB原理解析：数据的读写与合并是怎样发生的？

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谈谈数据库的选型

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数据结构–查找专题

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