ModelCheckpoint保存路径错误：如何将模型权重存入指定子目录？

问题根源是保存路径的构造错误，没有让模型文件指向目标子目录内部。以下是具体修复步骤：

• 第一步：确保目标子目录存在（Colab不会自动创建不存在的目录）

  import os
  
  # 定义model3的目标子目录路径
  model3_save_dir = '/content/gdrive/My Drive/Colab/checkpoints/model3/'
  # 递归创建目录，exist_ok=True避免目录已存在时报错
  os.makedirs(model3_save_dir, exist_ok=True)
  

• 第二步：根据你使用的保存方式，构造正确的路径
  情况1：用ModelCheckpoint回调保存权重（训练时自动保存）

  from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
  
  # 构造子目录内的模型权重保存路径
  checkpoint_full_path = os.path.join(model3_save_dir, 'model3')
  # 初始化回调
  cp_callback = ModelCheckpoint(
      filepath=checkpoint_full_path,
      save_weights_only=True,
      verbose=1
  )
  
  # 训练模型时传入回调
  model3.fit(train_images, train_labels, callbacks=[cp_callback])
  

  情况2：手动保存模型权重

  # 直接指定子目录内的保存路径
  model3.save_weights(os.path.join(model3_save_dir, 'model3'))
  

  情况3：保存完整模型（而非仅权重）

  # 直接将子目录路径传入save方法，模型文件会自动存入该目录
  model3.save(model3_save_dir)
  

错误原因说明 #

之前的操作中，你可能直接将model3作为文件名前缀放在父目录下，而非让路径指向子目录内部。比如错误路径是/content/gdrive/My Drive/Colab/checkpoints/model3，TensorFlow会将其识别为文件名，而非目录，因此权重文件会直接生成在父目录，同时你手动创建的model3子目录就会是空的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HankY