tensorflow 加载模型raise errors_impl.OpError _impl.UNKNOWN)tensorflow.python.framewor 保存模型tf.saved

tensorflow

if epoch % 10000 == 0:
        # 使用os.path.exists()函数检查目录是否存在
        # dir_path = 'saved_model_w14/' + epoch
        # dir_path = 'saved_model_w14/' + str(epoch) + '/'
        # 显式转换为字符串
        # 或者使用格式化字符串
        dir_path = f'saved_model_w14/{epoch}'  # 使用f-string隐式转换为字符串
        # # 或者使用str.format()方法
        # dir_path = 'saved_model_w14/{}'.format(epoch)  # 使用format方法隐式转换为字符串
        if not os.path.exists(dir_path):
            # 如果目录不存在，则使用os.makedirs()创建目录
            os.makedirs(dir_path)
            print(f"目录 {dir_path} 已创建。")
        else:
            print(f"目录 {dir_path} 已存在。")
        # 将生成器模型保存到指定路径
        tf.saved_model.save(w_generator, dir_path)

解决是要求tensofflow的版本一样，我是网上运行好，下载到本地

Traceback (most recent call last):
File "K:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\tensorflow\python\training\py_checkpoint_reader.py", line 67, in get_tensor
self, compat.as_bytes(tensor_str))
RuntimeError

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "K:/download/鸟先森/wgan-通讯自动编码器.Autoencoder_communication_system_WGAN_GP_Channel-estimation-in-process--master/Autoencoder_communication_system_WGAN_GP_Channel-estimation-in-process--master/w14_q_test.py", line 426, in <module>
w_generator = tf.saved_model.load('../../save_model/wagan_w14_q_50000/50000')
File "K:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\tensorflow\python\saved_model\load.py", line 828, in load
result = load_partial(export_dir, None, tags, options)["root"]
File "K:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\tensorflow\python\saved_model\load.py", line 959, in load_partial
ckpt_options, options, filters)
File "K:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\tensorflow\python\saved_model\load.py", line 192, in __init__
self._restore_checkpoint()
File "K:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\tensorflow\python\saved_model\load.py", line 527, in _restore_checkpoint
load_status = saver.restore(variables_path, self._checkpoint_options)
File "K:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\tensorflow\python\checkpoint\checkpoint.py", line 1459, in restore
object_graph_string = reader.get_tensor(base.OBJECT_GRAPH_PROTO_KEY)
File "K:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\tensorflow\python\training\py_checkpoint_reader.py", line 71, in get_tensor
error_translator(e)
File "K:\ProgramData\Anaconda3\envs\py37\lib\site-packages\tensorflow\python\training\py_checkpoint_reader.py", line 45, in error_translator
raise errors_impl.OpError(None, None, error_message, errors_impl.UNKNOWN)
tensorflow.python.framework.errors_impl.OpError

根据您提供的错误信息，这是一个在 TensorFlow 中遇到的 `OpError`，具体是在尝试加载模型时出现了问题。这个错误可能是由于多种原因引起的，包括但不限于：

1. **不匹配的版本**：如果您使用的 TensorFlow 版本与保存模型时的版本不兼容，可能会出现错误。确保您使用的 TensorFlow 版本与模型兼容。

2. **路径问题**：确保您提供的路径正确，并且 TensorFlow 有权限访问该路径。路径错误或权限不足都可能导致无法加载模型。

3. **损坏的检查点**：检查点文件可能已损坏或不完整。尝试重新保存模型或从备份中恢复。

4. **资源耗尽**：如果系统资源（如内存或显存）不足，也可能导致此类错误。尝试减小模型大小或批量大小，或者在具有更多资源的机器上运行模型。

5. **依赖问题**：确保所有必要的依赖项都已正确安装，包括 CUDA 和 cuDNN（如果您使用的是 GPU）。

6. **对象不匹配**：在恢复检查点时，如果检查点中的对象与当前模型中的不匹配，也会出现此错误。使用 `tf.train.Checkpoint.restore` 方法时，可以调用 `expect_partial()` 来忽略不匹配的警告，或者使用 `assert_consumed()` 来确保所有对象都被正确恢复。

7. **数据类型或范围问题**：如果操作中涉及的数据类型不匹配或数据范围超出了允许的值，也可能导致 `OpError`。检查数据类型和范围，确保它们符合操作的要求。

为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：
- 确认 TensorFlow 的版本与模型兼容。
- 检查路径是否正确，并且有适当的访问权限。
- 确保系统资源充足。
- 检查依赖项是否正确安装。
- 检查检查点文件是否完整且未损坏。
- 确保模型中的对象与检查点中的对象匹配。
- 检查数据类型和范围是否符合操作的要求。

如果问题仍然存在，您可能需要查看 TensorFlow 的日志文件或使用调试工具来获取更详细的错误信息。此外，TensorFlow 社区和官方文档是解决此类问题的宝贵资源。