TensorFlow训练完成后无法找到保存的模型权重文件求助

1. 未提前创建保存目录 #

代码仅定义了保存目录路径，但未确保目录存在。若./model目录不存在，TensorFlow保存权重时可能静默失败，不会抛出明确错误。

修改方式：在定义保存路径前添加目录创建逻辑：

save_dir = './model'
# 确保保存目录存在，不存在则自动创建
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
encoder_prefix = os.path.join(save_dir, "encoder_weights")
decoder_prefix = os.path.join(save_dir, "decoder_weights")

2. 最佳损失判断逻辑错误 #

• 初始best_total_loss = 0.0071，若首个epoch的平均损失（total_loss / N_BATCH）大于0.0071，将直接跳过权重保存。
• 更新best_total_loss时错误赋值为total_loss（未除以N_BATCH），导致后续epoch的判断逻辑完全混乱，几乎无法触发保存。

修改方式：修正损失比较与更新逻辑：

# 初始值设为极大值，确保首次训练会触发保存
best_total_loss = float('inf')

# ... 训练循环内 ...

epoch_avg_loss = total_loss / N_BATCH
print('Epoch {} Loss {:.4f}'.format(epoch + 1, epoch_avg_loss))

if best_total_loss > epoch_avg_loss:
    best_total_loss = epoch_avg_loss  # 保存平均损失，而非总损失
    encoder.save_weights(encoder_prefix)
    decoder.save_weights(decoder_prefix)
    print('Saving weights at epoch {} with Loss {:.4f}'.format(epoch + 1, epoch_avg_loss))

3. 权重保存格式设置（可选） #

若使用较新版本TensorFlow，save_weights默认保存为TensorFlow检查点格式（多文件），而非单一.h5文件。若需要.h5格式，需指定保存格式参数：

修改方式：

encoder.save_weights(encoder_prefix, save_format='h5')
decoder.save_weights(decoder_prefix, save_format='h5')

4. 权限排查（可选） #

若上述修改后仍无法保存，需检查当前用户对./model目录是否有写入权限，可手动创建目录后再运行训练。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者fovad rasoli