详解TensorFlow报”NotFoundError: No such file or directory “的原因以及解决办法

TensorFlow报错"NotFoundError: No such file or directory "通常是由于模型或数据文件的路径不正确或文件丢失导致的。

本文将教您如何解决这个问题，步骤如下：

步骤一：检查路径是否正确

请检查您的程序中引用的所有文件或路径是否正确。如果使用相对路径，请确保文件或目录存在于当前工作目录中，或者指定绝对路径。

例如，如果您的程序需要加载一个训练好的模型，您需要检查模型文件的路径是否正确。如果模型文件存储在当前工作目录的文件夹“models”中，并且您的程序以该文件夹为当前工作目录运行，则您可以使用相对路径加载模型：

import tensorflow as tf 

model = tf.keras.models.load_model('models/my_model')

如果您的程序不在该文件夹下，则需要使用绝对路径：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('/path/to/your/models/my_model')

步骤二：检查文件是否存在或完整

如果您确定路径正确，但是仍然遇到"Not Found Error"，则可能是文件不存在或文件不完整。请检查文件是否存在，以及其名称、扩展名和大小是否正确。

步骤三：检查文件权限

如果您使用的是Linux或Unix系统，可能会遇到文件权限问题。请确保您有读取文件的权限，并将文件权限设置为可读让TensorFlow能够加载它。

例如，使用chmod命令可以更改文件权限：

chmod +r my_model

步骤四：在TensorFlow中使用完整路径

如果您无法解决路径问题，可以使用绝对路径来加载模型或数据。例如：

import tensorflow as tf

model_path = '/path/to/your/models/my_model'
model = tf.keras.models.load_model(model_path)

这将确保您的程序可以正确加载文件。

总之，要解决Tensorflow的"Not Found Error"报错，请：

• 检查路径是否正确并确保文件或目录存在

• 检查文件是否完整

• 检查文件权限

• 使用绝对路径

通过这些步骤，您应该可以成功加载文件并解决这个问题。