TensorFlow加载SavedModel提示文件不存在但对应目录文件齐全问题

• 工作目录不匹配：你使用的是相对路径加载模型，相对路径的基准是当前运行脚本的工作目录，而非模型保存脚本的运行目录。两个脚本运行时的工作目录不一致，会导致拼接出的模型实际路径和预期不符，TensorFlow找不到对应文件。
• 路径空格解析异常：模型路径中存在空格（AAPL saved model中间的空格），部分系统、编码环境下可能出现路径解析错误，导致TensorFlow无法正确定位文件。
• 版本不兼容：保存模型和加载模型所用的TensorFlow大版本差异过大，低版本TensorFlow无法识别高版本生成的SavedModel格式文件。
• 权限不足：运行加载脚本的用户没有模型目录及内部文件的可读权限，导致TensorFlow无法读取模型文件。

1. 优先使用绝对路径加载模型
   首先在加载脚本中执行以下代码确认当前工作目录：

import os
print(os.getcwd())

确认工作目录和模型路径的相对关系后，优先改用绝对路径加载，或者通过项目根目录拼接生成可靠路径：

# 示例：提前定义项目根目录
PROJECT_ROOT = "/your/project/root/path"
model_path = os.path.join(PROJECT_ROOT, "static/mysite/saved_model_weights/AAPL saved model")
loaded_model = load_model(model_path)

2. 移除路径中的空格
   修改模型保存逻辑，将路径中的空格替换为下划线等安全字符，避免路径解析问题：

# 保存时修改命名规则
model.save('static/mysite/saved_model_weights/' + symbols[i] + '_saved_model')
# 加载时对应修改路径
loaded_model = load_model('static/mysite/saved_model_weights/AAPL_saved_model')

3. 对齐TensorFlow版本
   确保保存模型、加载模型两个环境的TensorFlow大版本一致，避免跨版本兼容问题。
4. 检查文件权限
   确认运行加载脚本的用户对模型目录、目录内所有文件都有可读权限，Linux环境下可通过chmod -R 644 static/mysite/saved_model_weights/授予可读权限。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mason Choi