Tensorflow加载checkpoint报错OSError: file signature not found如何解决？

核心错误原因 #

你调用model.load_weights时传入的路径参数错误：你指定的checkpoint是TensorFlow自动生成的检查点记录文本文件，仅用于存储所有已生成权重文件的路径索引，本身不是权重文件，加载非权重文件自然会触发文件签名不匹配的OS错误。
其他可能的触发原因：

• 手动终止训练时刚好处于最新checkpoint的写入流程中，导致最新的权重文件损坏不完整
• 加载权重所用的模型结构，和训练时保存权重的模型结构不一致（你调整过模型参数，很容易出现隐层维度、词汇表大小、层数不匹配的问题）

修复步骤 #

• 首先确认你的checkpoint文件夹下的文件命名规则，正常TensorFlow保存的权重会生成三个同名不同后缀的文件，例如ckpt_14.data-00000-of-00001、ckpt_14.index、ckpt_14.meta，其中权重的统一前缀是ckpt_14
• 优先使用TensorFlow内置接口自动获取最新可用的权重路径，替换你手动拼接的路径代码：

  latest_ckpt = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)
  model.load_weights(latest_ckpt)
  

• 如果上述操作仍然报错，说明最新的checkpoint因为手动终止训练损坏，手动指定上一个完整的权重前缀即可：

  # 加载第13个生成的checkpoint，前缀和你实际生成的文件名保持一致即可
  model.load_weights(os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_13"))
  

• 后续训练建议给tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint回调添加save_best_only=True参数，避免中途终止训练生成损坏的权重文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fabrizio