Tensorflow：モデルパラメータを保存する正しいパスを見つける方法 - model_dir

Question

私はTensorFlowの初心者です。 tf.contrib.learn.DNNClassifierを使用しようとしていますが、挿入するパスを見つける方法がわかりませんmodel_dir。 私はこれ試してみました：

classifier = tf.contrib.learn.SKCompat(tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns, 
              hidden_units=[10, 20, 10], 
              n_classes=2, 
              model_dir=("C:\\Users\Acer\Desktop\Dataset"))) 

をそして、私はこのエラーがあります：ディレクトリを作成するための正しいパスがある

INFO:tensorflow:Using default config. 
INFO:tensorflow:Using config: {'save_checkpoints_secs': 600, '_evaluation_master': '', '_environment': 'local', 'save_summary_steps': 100, '_master': '', 'keep_checkpoint_every_n_hours': 10000, 'tf_config': gpu_options { 
    per_process_gpu_memory_fraction: 1 
} 
, '_task_id': 0, 'keep_checkpoint_max': 5, '_is_chief': True, '_cluster_spec': <tensorflow.python.training.server_lib.ClusterSpec object at 0x00000098DFD030B8>, 'tf_random_seed': None, 'save_checkpoints_steps': None, '_num_ps_replicas': 0, '_task_type': None} 

を？

Answer 1

"/ My_folder"という名前をmodel_dirとして提供しています。そのため、pythonはランタイム環境で現在の作業ディレクトリ（cwd）内のMy_folderを探します。 Windowsのファイルシステムでフルパス、つまり "c：\ folder1 \ folder2folder3"を指定すると、pythonはmodel_dirとして指定された絶対パスになります。

本当に必要なのは、Windowsマシンに現在のユーザープロファイルの書き込み権限である別のディレクトリを最初に作成することです。 python osモジュールを使用して、pythonランタイムからこのフォルダにファイルを保存できることを確認します。

上記のフォルダに書き込み権限があることが確認されたら、そのパスを完全絶対名にしてモデルをpython実行時ディレクトリの外に保存します。