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python - Raspberry 上的 Tensorflow：- 使用无效的保存路径“./model.ckpt”调用恢复。文件路径是：'./model.ckpt'

问题描述

更新： 这里是我项目的 github 存储库

我已经在 Tensorflow 上使用 MNIST 训练了一个数字识别器模型，在 64 位 windows 10 上训练过，在 Ubuntu 18 上也能很好地工作。我已经在 Raspberry Pi3 Model B 上移动了脚本，并且出现了一个错误：

... line 1342, in restore "File path is: %r" % (save_path, file_path))
ValueError: Restore called with invalid save path: './model.ckpt'. File path is: '.model.ckpt'

checkpoint、model.ckpt.index和位于脚本的同一文件夹中model.ckpt.meta。model.ckpt.data-00000-of-00001

我已经修改了这个Github 存储库中的一些代码：restore.py：

with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
saver.restore(sess, "model.ckpt")

prediction=tf.argmax(y_conv,1)

toReturn = []
for value in imvalue:
    toReturn.append(prediction.eval(feed_dict={x: [value],keep_prob: 1.0}, session=sess))

sess.close()

注意：该程序在 Windows 和 Ubuntu 上运行良好，但在 Raspberry 上运行不正常

现在我试图让它运行一个星期，我认为问题出在路径上，但我的尝试是徒劳的。我在互联网上搜索了很多，但我发现的没有用；任何帮助将不胜感激，非常感谢，马可。

标签： pythontensorflowraspberry-picomputer-visionocr

解决方案

我发现问题出在检查点文件上，似乎在 x64 架构上训练的模型与 x64 Tensorflow 包不兼容，并且无法在x64 ARM上加载用于 ARM 的 Tensorflow 包，或者至少在我有它们的版本，所以我直接在 Raspberry 上重新训练了模型，现在一切正常。

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