Tensorflow 在重新训练初始时无法创建新的可写文件答案

【问题标题】：Tensorflow failed to create a newwriteablefile when retraining inceptionTensorflow 在重新训练初始时无法创建新的可写文件
【发布时间】：2017-12-18 00:24:14
【问题描述】：

我正在关注本教程：https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/?utm_campaign=chrome_series_machinelearning_063016&utm_source=gdev&utm_medium=yt-desc#4

我正在运行这部分代码：

python retrain.py \
  --bottleneck_dir=bottlenecks \
  --how_many_training_steps=500 \
  --model_dir=inception \
  --summaries_dir=training_summaries/basic \
  --output_graph=retrained_graph.pb \
  --output_labels=retrained_labels.txt \
  --image_dir=flower_photos

这是我在找到图像后遇到的错误，造成了一堆瓶颈并且还进行了步骤训练。

Traceback (most recent call last):
  File "retrain.py", line 1062, in <module>
    tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)
  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\app.py", line 48, in run
    _sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough))
  File "retrain.py", line 905, in main
    f.write('\n'.join(image_lists.keys()) + '\n')
  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\lib\io\file_io.py", line 101, in write
    self._prewrite_check()
  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\lib\io\file_io.py", line 87, in _prewrite_check
    compat.as_bytes(self.__name), compat.as_bytes(self.__mode), status)
  File "C:\Anaconda3\lib\contextlib.py", line 66, in __exit__
    next(self.gen)
  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py", line 466, in raise_exception_on_not_ok_status
    pywrap_tensorflow.TF_GetCode(status))
tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Failed to create a NewWriteableFile: /tmp/output_labels.txt : The system cannot find the path specified.

你可以在这里找到我的所有代码： https://github.com/officialgupta/MachineLearningRecipes

谢谢

【问题讨论】：

标签： python windows machine-learning tensorflow python-3.5

【解决方案1】：

我有同样的问题。我唯一要做的就是减少路径的长度。

例如：

C:\Users\test\lib\Workspace\DataScience\Bachelorarbeit\ba_test\src\saved_models\neural20201029-235456-a0.8775

而不是

C:\Users\test\lib\Workspace\DataScience\Bachelorarbeit\ba_test\src\saved_models\neural20201029-234822Arg-e1-b512-l1-n256-oadam-z0.005-r0-d0-a0.8803.

【讨论】：

如何减少路径名？
正如您在我的示例中看到的，我为保存的模型使用了一个较短的名称：neural20201029-235456-a0.8775 而不是neural20201029-234822Arg-e1-b512-l1-n256-oadam-z0.005-r0-d0-a0.8803
嗨，我可以看到你已经改变了它，但我有兴趣怎么做？在链接中是我原来的问题，你会如何在这里改变位置？ stackoverflow.com/questions/65974699/…
我在 Keras 中使用model.save(path) 方法。因此，我必须传递一个路径参数，我可以按照上述方式进行修改。
您选择路径名称的方式背后是否有任何逻辑

【解决方案2】：

我遇到了同样的问题，并且可以解决它。

只是为了澄清一些事情，我的代码在没有 .. 的情况下运行。

设置绝对路径
激活张量流

在第一次运行时，一切都按预期保存，在第二次运行时，我遇到了与描述相同的问题。

对我来说，不设置就足够了

--save_model_dir

但只是设置

--output_labels
--output_graph

【讨论】：

【解决方案3】：

在win10下试试下面的命令解决问题

python -m retrain 
--bottleneck_dir=bottlenecks
--how_many_training_steps=500 
--model_dir=models 
--summaries_dir=tf_files 
--output_graph=retrained.pb 
--output_labels=retrained_labels.txt 
--architecture="mobilenet_0.50_224" 
--image_dir=flower_photos

【讨论】：

你能解释一下为什么这是一个解决方案吗？此外，您可以在代码周围使用 ` ` 使其看起来像 code。

【解决方案4】：

在类似的情况下，我在尝试执行此命令时遇到了错误：

writer = tf.python_io.TFRecordWriter(FLAGS.output_path)

然后我发现，output_path 是空的。所以你需要确保绝对路径可用。

【讨论】：

不适用于 tf 2.6.0

【解决方案5】：

我可能迟到了，但我给出了一个答案，希望它对遇到类似问题的人有用。

今天我在 Tensorflow 上重新训练 Inception 模型时遇到了类似的问题，并按照一些步骤进行了纠正。

我们需要注意两件事。

在使用 Tensorflow 命令之前激活 tensorflow。

来源 ~/tensorflow/bin/activate
使用@Nikita Verbitskiy 在下面的答案中回答的终端命令中提到的文件的完整路径。

【讨论】：

【解决方案6】：

我也发现了一些类似的错误。如果我理解，您需要为--output_graph 和--output_labels 设置绝对路径。

例如：

--output_graph=/home/%your_homhttps://stackoverflow.com/review/late-answers/17020426#e_user_name_folder%/Inception_retrained_graph.pb 
--output_labels=/home/%your_home_user_name_folder%/Inception_retrained_labels.txt

【讨论】：