save_path is not a valid checkpoint

这句代码还是获取模型的字符串路径：

aaa = tf.train.latest_checkpoint(model_path)

自己写对了，就不需要。

model_path结尾到文件名，.data前面的部分，加载预训练：

tf.train.Saver(self.network.vars).restore(self.sess, model_path)

tensorflow版本1.4写的，

用1.13去读，识别不了了。

  ckpt = get_checkpoint_state(checkpoint_dir, latest_filename)if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:# Look for either a V2 path or a V1 path, with priority for V2.v2_path = _prefix_to_checkpoint_path(ckpt.model_checkpoint_path,saver_pb2.SaverDef.V2)v1_path = _prefix_to_checkpoint_path(ckpt.model_checkpoint_path,saver_pb2.SaverDef.V1)if file_io.get_matching_files(v2_path) or file_io.get_matching_files(v1_path):return ckpt.model_checkpoint_path

1 Tensorflow模型文件

我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下：

--checkpoint_dir
--checkpoint
--MyModel.meta
--MyModel.data-00000-of-00001
--MyModel.index

1.1 meta文件

MyModel.meta文件保存的是图结构，meta文件是pb（protocol buffer）格式文件，包含变量、op、集合等。

1.2 ckpt文件

ckpt文件是二进制文件，保存了所有的weights、biases、gradients等变量。在tensorflow 0.11之前，保存在.ckpt文件中。0.11后，通过两个文件保存,如：

MyModel.data-00000-of-00001
MyModel.index

1.3 checkpoint文件

我们还可以看，checkpoint_dir目录下还有checkpoint文件，该文件是个文本文件，里面记录了保存的最新的checkpoint文件以及其它checkpoint文件列表。在inference时，可以通过修改这个文件，指定使用哪个model

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