错误代码如下:
NotFoundError (see above for traceback): Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files for xxx ……
经查资料分析,错误原因可能出在加载模型时的路径问题。我采用的加载模型方法:
with tf.Session() as sess: print("Reading checkpoints...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/') [-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('Loading success, global_step is %s' % global_step) else: print('No checkpoint file found')
在保存模型时,采用的方法为
saver = tf.train.Saver() …… …… …… if step % 1000 == 0 or (step + 1) == MAX_STEP: checkpoint_path = os.path.join(logs_train_dir, './model.ckpt') saver.save(sess, checkpoint_path, global_step=step)
注意代码块中的./model.ckpt,这是关键,原来为model.ckpt就会报错。如果在加载模型时采用直接加载模型文件的方法,则:
改之前代码:
saver.restore(sess,'model.ckpt')
改之后的代码:
saver.restore(sess,'./model.ckpt')
我的改之后是没有什么问题了,如果这种方法不能解决你的问题,再查资料解决吧
以上这篇解决tensorflow测试模型时NotFoundError错误的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。