はTensorflow - 私が作成したとtensorflowでnnは、単純な保存された別のフォルダから

Question

の保存と復元：

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

x = tf.placeholder(tf.float32, [1, 1],name='input_placeholder') 
y = tf.placeholder(tf.float32, [1, 1],name='input_placeholder') 
W = tf.get_variable('W', [1, 1]) 
layer = tf.matmul(x, W, name='layer') 
loss = tf.subtract(y,layer) 
train_step = tf.train.AdagradOptimizer(0.1).minimize(loss, name='train_step') 
all_saver = tf.train.Saver() 

sess = tf.Session() 
sess.run(tf.global_variables_initializer()) 

x_test = np.zeros((1, 1)) 
y_test = np.zeros((1, 1)) 
some_output = sess.run([train_step],feed_dict = {x:x_test,y:y_test}) 

save_path = r'C:\Temp\tf_exp\save_folder\test' 
all_saver.save(sess,save_path) 

それから私はC:\Temp\tf_exp\restore_folderに（正確に移動、コピーではない）C:\Temp\tf_exp\save_folder\内のすべてのファイルを取って、それらを移動しました。私が移動したファイルは、以下のとおりです。

checkpoint 
test.data-00000-of-00001 
test.index 
test.meta 

は、それから私は新しい場所からNN復元しようとした：

C:\Temp\tf_exp\restore_folder\\ 
ERROR:tensorflow:Couldn't match files for checkpoint C:\Temp\tf_exp\save_folder\test 
--------------------------------------------------------------------------- 
ValueError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-2-9af4e683fc4b> in <module>() 
     5 new_all_saver = tf.train.import_meta_graph(meta_path) 
     6 sess=tf.Session() 
----> 7 new_all_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_path)) 
     8 graph = tf.get_default_graph() 
     9 layer= graph.get_tensor_by_name('layer:0') 

~\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\training\saver.py in restore(self, sess, save_path) 
    1555  return 
    1556  if save_path is None: 
-> 1557  raise ValueError("Can't load save_path when it is None.") 
    1558  logging.info("Restoring parameters from %s", save_path) 
    1559  sess.run(self.saver_def.restore_op_name, 

ValueError: Can't load save_path when it is None. 

私は避けることができますどのように

：ここ

meta_path = r'C:\Temp\tf_exp\restore_folder\test.meta' 
checkpoint_path = r'C:\Temp\tf_exp\restore_folder\\' 
print(checkpoint_path) 
new_all_saver = tf.train.import_meta_graph(meta_path) 
sess=tf.Session() 
new_all_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_path)) 
graph = tf.get_default_graph() 
layer= graph.get_tensor_by_name('layer:0') 
x=graph.get_tensor_by_name('input_placeholder:0') 

は、コード生成を復元エラーですそれ？ファイルを移動する適切な方法は何ですか？

アップデート：私は答えを探していたように相対パスを使用して移動するための方法であるように

、それが見えます。しかし、私はどのように相対的なパスを使用するか分からない。 Pythonの現在の作業ディレクトリをモデルデータを保存する場所に変更する必要がありますか？

Answer 1

tf.train.Saver()を作成するときだけsave_relative_paths=Trueを追加します。

# original code: all_saver = tf.train.Saver() 
all_saver = tf.train.Saver(save_relative_paths=True) 

の詳細についてはofficial docを参照してください。